III.10Проекты, процессы и операционное управление

Модель ihughes15234/phi35_kp_dpo5epoch_total — текстовая разговорная модель генерации текста, разработанная ihughes15234 и дообученная на базе ihughes15234/phi35_kp_dpo2epoch. Она предназначена для диалога и генерации ответов по текстовым запросам. Модель построена на плотной архитектуре Llama с классом LlamaForCausalLM, содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 4096 токенов. При обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Лицензия — Apache-2.0.

Qevacot-7B-v2 — текстовая генеративная модель, созданная сообществом bunnycore как слияние нескольких языковых моделей с помощью mergekit. В основе слияния лежит Qwen/Qwen2.5-7B; использован метод TIES. В состав также вошли c10x/CoT-2.5, EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.1, huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 и Cran-May/T.E-8.1. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; репозиторий указывает формат safetensors и библиотеку Transformers. Данные карточки не описывают отдельные языковые или предметные специализации, а также не содержат сведений о лицензии и конкретных оценках качества.

QuantuMinx_4B — чат-модель с плотной архитектурой семейства Llama и примерно 3,9 млрд параметров. Она создана FourOhFour при участии нескольких участников Anthracite и получена слиянием методом SLERP моделей NeuroCom v2 и Zenith; в README также указано, что это производная Minitron. Базовой моделью в метаданных указана FourOhFour/Zenith_4B. Модель предназначена для общего ассистирования, ответов на запросы и ролевых диалогов. Она принимает текст и генерирует текст на английском языке. В метаданных заявлен контекст до 131 072 токенов, тогда как README сообщает, что все этапы настройки проходили с контекстом 8 000 токенов. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Указанный в README контекст настройки меньше заявленного нативного контекста, поэтому качество на длинных диалогах может отличаться от возможностей, предполагаемых максимальной длиной контекста.

Phantomcloak19/qwen3-4b-dpo — полновесная модель, полученная после этапа Direct Preference Optimization (DPO) в последовательном конвейере обучения LLMPR; разработчик — Phantomcloak19. Она основана на Qwen/Qwen3-4B и предназначена для диалогов и генерации текста. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM, формат safetensors и контекст до 40 960 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не уточняет языки обучения и отдельные специализации, поэтому её можно описать как общую диалоговую языковую модель; сведения о многоязычных возможностях относятся к базовой Qwen3-4B. Указанная в README лицензия отсутствует в предоставленных данных.

SuperXyrex/qwen3-finetuned — дообученная компанией или автором SuperXyrex модель Qwen3-0.6B для генерации текста и диалогов. Она построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 507,9 млн параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель рассчитана на текстовые запросы и генерацию текстовых ответов; базовая Qwen3 многоязычна, но конкретные языки и специализация дообучения не раскрыты. Модель можно применять для диалоговых сценариев и генерации текста общего назначения. В карточке приведено значение loss 2,0564 на оценочном наборе, однако набор данных, методика и результаты сравнительной оценки не описаны, поэтому по этому числу нельзя судить о качестве для конкретных задач. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели mrupatel/reva-mistral-7b на Hugging Face совпадает с карточкой mrupatel/reva-mistral-7b-v2, поэтому описание составлено по ней. mrupatel/reva-mistral-7b-v2 — дообученная модель семейства Mistral, разработанная mrupatel на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; базовая модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев общего назначения. В карточке не описаны специальные области применения или результаты оценки качества. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Saiga/Llama3 8B — русскоязычный чат-бот Ильи Гусева на базе Llama 3 8B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов, предназначенная для диалогов и генерации ответов на русском языке. Модель дообучалась на русскоязычных диалоговых и предпочтительных данных; в карточке описаны версии с SFT и KTO-настройкой. Для общения используется исходный формат промптов Llama 3 начиная с v4. Модель подходит для русскоязычного чат-ассистента и ответов на инструкции. В README приведены результаты сравнительной оценки, но они относятся к отдельным версиям и наборам оценки. Указана лицензия Hugging Face «other», поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория и базовой модели. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка не сообщает об обработке других модальностей.

sfm_filtered_e2e_alignment-0k_1k_2k_simpleavg_merge — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Linear из контрольных точек обучения global_step0, global_step1000 и global_step2000. В качестве базовой при слиянии использовалась контрольная точка global_step2000. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX с плотной causal language modeling частью и содержит 8,8 млрд параметров; для работы доступна в формате safetensors через библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекст составляет 16 384 токена. В README и метаданных не названы специализированные предметные области, конкретные поддерживаемые языки или оценки качества, поэтому эти свойства не уточняются. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это объединённая линейным методом модель предварительно обученных языковых моделей, созданная с помощью mergekit. В основу слияния положен чекпойнт global_step12130; также объединены чекпойнты global_step10000 и global_step11000. Архитектура — плотная GPT-NeoX с авторегрессионной языковой моделью, около 8,8 млрд параметров; модель работает через Transformers и принимает контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. README и метаданные не описывают специализацию по предметным областям или языкам, поэтому их нельзя определить точнее. Репозиторий содержит веса Safetensors. Условия лицензии в доступных сведениях не приведены.

Shadowm7expMergerix-7B — автоматически объединённая Maxime Labonne модель для генерации текста и диалогов. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; объединение выполнено методом Model Stock из Mistral-7B-v0.1, ShadowM7EXP-7B и Mergerix-7b-v0.3. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или подтверждённые языки.

ShadowStrangemerges_32-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne из CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp. В основе лежит плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Веса объединены методом SLERP с параметрами, заданными отдельно для слоёв внимания и MLP. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не уточняет специализацию по языкам или отдельным прикладным областям.

Stable Beluga 13B — авторегрессионная языковая модель Stability AI, дообученная на базе Llama 2 13B на внутреннем наборе данных в стиле Orca. Она предназначена для генерации текста и диалогов на английском языке, включая ответы на инструкции и вопросы. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует архитектуру Llama и принимает контекст длиной до 4096 токенов. Модель доступна в формате Safetensors и рассчитана на запуск через HuggingFace Transformers. Перед применением в конкретных сценариях требуется проверка безопасности и качества: ответы могут быть неточными, предвзятыми или нежелательными, а тестирование проводилось на английском языке. Чекпойнт распространяется по некоммерческой лицензии STABLE BELUGA NON-COMMERCIAL COMMUNITY LICENSE AGREEMENT.

StarFusion-alpha2 — объединённая языковая модель, созданная nlpguy с помощью mergekit методом Model Stock на основе openchat/openchat_3.5. В объединение также вошли FuseAI/OpenChat-3.5-7B-Mixtral, FuseAI/OpenChat-3.5-7B-Solar, berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha и rishiraj/smol-7b. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Доступна в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Метаданные базовой модели указывают на диалоговые ответы на английском языке.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment27Experiment28 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Experiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Данные о целевых языках и специализации по предметным областям в карточке не приведены. Модель опубликована по лицензии Apache-2.0. Качество и ограничения конкретного объединения моделей в карточке не описаны.

T3Q-Merge-Mistral7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная Chihoon Lee (chlee10) и T3Q. Модель объединяет liminerity/M7-7b и yam-peleg/Experiment26-7B методом SLERP с помощью mergekit; в конфигурации liminerity/M7-7b указан как базовая модель. Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README не указаны конкретные сценарии, языки или результаты оценки качества, поэтому возможности за пределами текстовой генерации не уточняются. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Tarnished-9B — разговорная языковая модель семейства Gemma 2 от lodrick-the-lafted. Это плотная модель с 9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Она принимает текст и выдаёт текст, а заявленный контекст составляет 8192 токена. Модель размещена в формате Safetensors и распространяется по лицензии WTFPL. Доступные сведения не описывают специальную предметную область или отдельные языковые специализации.

Tinyllama-moe3 (Dopey-karasu-MoE3) — языковая модель семейства TinyLlama, созданная как смесь экспертов (MoE) с помощью LazyMergekit на основе vihangd/DopeyTinyLlama-1.1B-v1 и Tensoic/TinyLlama-1.1B-3T-openhermes. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться как чат-ассистент для ответов, объяснений, инструкций, рассуждений и кратких изложений. Архитектура — MixtralForCausalLM с MoE; заявленный общий размер — около 1 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. В карточке не перечислены конкретные языки, поэтому языковую поддержку нельзя уточнить. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

helloollel/vicuna-7b — языковая модель семейства LLaMA с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,6 млрд параметров. Карточка описывает запуск модели через FastChat; модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и ответов на запросы пользователя. Модель принимает текст и генерирует текст. Её родной контекст составляет 2048 токенов. В репозитории указаны веса PyTorch. Данных о лицензии и конкретном способе получения этой копии в карточке и метаданных нет, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

YamshadowInex12_PasticheNeuralsirkrishna — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/PasticheNeuralsirkrishna-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Репозиторий использует формат safetensors, максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Информация о специализации на отдельных языках или предметных областях отсутствует.

YamshadowInex12_ShadowYamshadow — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowYamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжения по текстовому запросу. 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 специальные предметные области, языки или преимущества объединения моделей.

Модель ShenaoZ/0.0001_withdpo_3iters_bs256_511lr_iter_1 — диалоговая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Это дообученная версия HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta, обученная на наборе предпочтений HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized с использованием DPO. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога: ответов на вопросы и общения. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия MIT.

Это чат-модель для генерации текста, созданная дообучением ShenaoZhang/0.001_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_2 на обновлённом и исходном наборах данных. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно использовать для генерации текста и ведения диалога. Модель распространяется по лицензии MIT.

AISAK-Assistant — диалоговая языковая модель команды AISAK для генерации ответов и другого связного текста по запросам на естественном языке. Модель основана на архитектуре Transformer семейства Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; для работы с контекстом указана длина до 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Модель предназначена для общения, творческого письма, формулирования ответов и автоматизации создания текстового контента общего назначения. В карточке заявлено дообучение на обширных наборах данных и широкая применимость, но сравнительные заявления о качестве не подкреплены приведёнными результатами тестов. README запрещает личное, публичное и коммерческое применение вне системы AISAK; условия лицензии обозначены как other, а карточка требует письменного разрешения правообладателя на воспроизведение и распространение.

Alchemist_02_2b — объединённая языковая модель, созданная Sumail с помощью mergekit на основе моделей deepnet/SN6-71G5, deepnetguy/gemma-64 и Aspik101/minigemma_ft9. Она использует плотную архитектуру GemmaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Размер модели составляет 2,5 млрд параметров, а контекст — до 8192 токенов. Модели объединены методом TIES с нормализацией; в конфигурации указана точность bfloat16. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках обучения и специализированных областях применения отсутствуют.

AquilaChat2-70B-Expr — диалоговая языковая модель из семейства Aquila2, разработанного BAAI. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой AquilaForCausalLM и примерно 69,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в формате чата. Для неё указан контекст до 4096 токенов; опубликованные веса представлены в формате PyTorch. Модель подходит для диалоговых ответов и других сценариев генерации текста. В README она названа чат-моделью, но дополнительных сведений о её языковой специализации и результатах оценки качества нет. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией в репозитории.

Bagel-Hermes-2x34B — разговорная модель для генерации текста, созданная Weyaxi как MoE-модель на основе Bagel-DPO-34B-v0.2 и Nous-Hermes-2-Yi-34B. В метаданных указаны архитектура MixtralForCausalLM, 33,9 млрд параметров и контекст до 200 000 токенов; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает сценарии чата. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов по инструкциям. В README приведены шаблоны ChatML, Alpaca и Vicuna, однако автор отмечает, что не определил, какой шаблон работает лучше. Указана лицензия Apache-2.0. Результаты оценки на Open LLM Leaderboard приведены частично, поэтому по ним нельзя составить полную картину качества.

Big Tiger Gemma 27B v1 — разговорная языковая модель TheDrummer на архитектуре Gemma 2. По карточке, это версия Gemma 27B с ослабленными отказами; модель предназначена для диалога и генерации текста. Метаданные указывают 27,6 млрд параметров, контекст 8192 токена и формат safetensors. Модель подходит для чат-ответов и свободной генерации текста. README заявляет редкие отказы, однако не приводит результатов оценки, описания обучения или сведений о поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

blockchainlabs_7B_merged_test2_4_prune — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. По карточке, это прореженная версия alnrg2arg/blockchainlabs_7B_merged_test2_4, объединяющей модели mlabonne/NeuralBeagle14-7B и udkai/Turdus с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, формат весов safetensors и поддержку чата. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

ChickaQ-Large — языковая модель с открытыми весами из семейства ChickaQ, созданная слиянием моделей методом TIES при помощи mergekit. В слиянии использованы vilm/Quyen-Mini-v0.1 и Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat; в конфигурации базовой указана Quyen-Mini-v0.1. Модель построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 1,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Метаданные не указывают специализацию на конкретной предметной области или язык. Лицензия и отдельные ограничения применения в предоставленных материалах не описаны.

Aleteian/DarknessEnthroned — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2. В объединение также вошли три модели DavidAU: MN-GRAND-Gutenberg-Lyra4-Lyra-12B-MADNESS, MN-Dark-Planet-TITAN-12B и MN-GRAND-Gutenberg-Lyra4-Lyra-12B-DARKNESS. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она содержит 12,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors; заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.