III.10Проекты, процессы и операционное управление

manojpreveen/gpt-neoxt-20b-v13 — дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-NeoX, созданная на базе togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B. Автор сообщает, что модель обучена на наборе Instruction Tuning объёмом около 5,2 млн примеров с использованием Colossal-AI; также в метаданных указан набор Conversational Data. Размер модели — 26,9 млрд параметров, нативный контекст — 2048 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых запросов. В карточке описано обучение в течение пяти эпох на восьми GPU A100 с размером блока 2020 токенов. Лицензия — BigScience OpenRAIL-M.

jordiclive/instruction-tuned-gpt-neox-20b — экспериментальная языковая модель на архитектуре GPT-NeoX, дообученная следовать инструкциям и генерировать текст. Модель содержит 26,9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; нативная длина контекста — 2048 токенов. Её можно применять для ответов на инструкции и запросы, генерации продолжений и других текстовых задач общего назначения. В карточке не приведены сведения о специальных предметных областях или поддерживаемых естественных языках. Модель экспериментальная; лицензия в предоставленных данных не указана.

I-OpenPipe-NH2-Solar-7B-slerp — языковая чат-модель, созданная слиянием OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и NousResearch/Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B методом slerp с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекст длиной 4096 токенов. Доступны веса в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не содержит результатов оценки качества или подробных сведений о поддерживаемых языках.

KafkaLM-13B-German-V0.1 — языковая модель Seedbox, обученная Dennis Dickmann. В её основе Llama 2 13B, дополнительно дообученная на немецком корпусе, а также на наборах инструкций, переведённых с английского на немецкий. Модель предназначена для повседневных задач и бизнес-сценариев, где нужны ответы на немецком языке. Модель использует архитектуру Llama с плотной causal language model на 12,9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка приводит формат диалога с дружелюбным ассистентом, который отвечает точно и по существу. Лицензия — Llama 2, действуют её ограничения и ограничения использованных датасетов.

KunaiBeagle-Hermes-7b — объединённая языковая модель, созданная seyf1elislam с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли seyf1elislam/KunaiBeagle-7b и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B; базовая архитектура — Mistral-7B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral с плотной причинной языковой моделью и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Карточка не описывает специализированную предметную область или отдельные гарантии качества. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

m8than/Llama-2-7b-chat-hf — копия модели Llama 2 7B Chat от Meta, размещённая на Hugging Face. Это авторегрессионная плотная Transformer-модель примерно с 6,6 млрд параметров, оптимизированная для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. В карточке Meta указаны английский язык, обучение с учителем и дополнительное выравнивание с помощью RLHF. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и создания текстовых продолжений. Возможны неточные или предвзятые ответы и небезопасные генерации. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0, однако исходная модель Llama 2 распространяется по лицензии Meta Llama 2 Community License; перед использованием следует учитывать условия лицензии исходных весов.

Llama 2 7B Chat — текстовая авторегрессионная модель Meta на архитектуре Transformer, настроенная для диалогов с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Версия содержит 7 млрд параметров и представлена в формате Hugging Face Transformers с весами PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов с ассистентом, ответов на вопросы, объяснений и других сценариев генерации на английском языке; для корректной работы следует использовать формат диалога Llama 2 Chat. Контекстное окно — до 4 тыс. токенов. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед внедрением требуется проверка безопасности под конкретный сценарий. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2, условия которой необходимо принять для получения весов.

NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf — диалоговая языковая модель семейства Llama 2, разработанного Meta и опубликованная в формате Hugging Face Transformers. Это плотный авторегрессионный трансформер с 6,6 млрд параметров; веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель дообучена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением по человеческим отзывам для диалогов в формате помощника. Она предназначена для ответов на вопросы, ведения диалога и генерации текста на английском языке. Для ожидаемого поведения нужно соблюдать форматирование Llama 2 Chat с соответствующими маркерами инструкций и токенами. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, а проведённые оценки не охватывают все возможные сценарии. Данные предобучения имеют срез до сентября 2022 года. Использование регулируется собственной лицензией Meta для Llama 2; для получения весов требуется принять её условия.

allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B-SFT-no-safety-data — языковая модель семейства Llama, опубликованная организацией AllenAI. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных указаны поддержка библиотеки Transformers, размер около 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель можно использовать для ведения диалогов, генерации ответов, создания черновиков и других задач, сводящихся к продолжению или преобразованию текстового запроса. Метаданные указывают тег text-generation и conversational, но README не содержит подробностей о языках, данных обучения, результатах оценки или лицензии. README также не описывает специальные меры безопасности, поэтому модель следует применять с дополнительной проверкой результатов и фильтрацией потенциально нежелательного контента. Лицензия в доступных данных не указана.

Maziyar Panahi разработал Llama-3-8B-Instruct-v0.10 на основе своей предыдущей инструкционной модели MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.9. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; она поддерживает шаблон запросов ChatML и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель подходит для ответов на запросы, ведения диалога и генерации текста на английском языке. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Для работы доступны веса Safetensors и библиотека Transformers; автор также указывает на отдельную версию в формате GGUF. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить в репозитории модели.

QuantFactory/Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1-GGUF — квантованная версия модели taide/Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1, созданная с использованием llama.cpp. Модель относится к семейству Llama3-TAIDE, основанному на Meta LLaMA3-8B и адаптированному проектом TAIDE к языковым и культурным особенностям Тайваня. Она предназначена для генерации текста, многоходового диалога и офисных задач: суммирования, написания статей и писем, а также перевода между китайским и английским языками. Основной акцент сделан на традиционном китайском, тайваньской терминологии и контексте. Модель содержит около 8 миллиардов параметров, поддерживает контекст длиной до 8K токенов и обучалась на 43B токенов традиционного китайского языка. Среди её сильных сторон — ориентация на традиционный китайский, улучшенная работа с тайваньской культурой и терминологией, многоходовые диалоги и прикладные сценарии. Квантование упрощает использование модели, однако может снизить производительность и привести к непредусмотренным проблемам. Лицензия указана как llama3-taide-models-community-license-agreement; применяются условия, опубликованные по ссылке в карточке модели.

Карточка модели munachi02/LonAI_20250122 на Hugging Face совпадает с карточкой chain03/SRole_3181, поэтому описание составлено по ней. 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.

MeliodasPercival_01_AlloyingotneoyExperiment28 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, где нужно продолжать текст или формировать ответы по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данные о специализации по языкам и прикладным областям в карточке не приведены. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment26Shadow — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Shadow-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и выдаёт текст; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не уточняют языковую специализацию и дополнительные возможности модели.

MeliodasPercival_01_YamExperiment24 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamExperiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MRAIRR/minillama3_8b_all — диалоговая языковая модель семейства Llama, основанная на allganize/Llama-3-Alpha-Ko-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста и чата с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; модель создана на основе базовой модели Allganize, однако способ её получения в карточке не уточнён. Она предназначена для диалогов и генерации текста. Лицензия — Apache 2.0.

Misgit-7B-slerp — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit из fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1 и mistralai/Mistral-7B-v0.1. В основе лежит архитектура Mistral с плотной причинной языковой моделью на 7,1 млрд параметров; веса объединены методом slerp и сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового ввода. Указанное контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это диалоговая языковая модель Eric111, полученная слиянием методом SLERP моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и UNA-TheBeagle-7b-v1. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM с плотной структурой и содержит 7,1 млрд параметров; репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоге. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данные не уточняют отдельные целевые языки или специализированные области применения. Модель опубликована по лицензии CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных материалов. Качество ответов, фактическая точность и поведение после слияния зависят от запроса и требуют проверки в целевом сценарии.

Gaivoronsky/Mistral-7B-Saiga — русскоязычная генеративная модель, опубликованная Gaivoronsky. Это плотная causal language model семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, представленная в формате PyTorch fp16. Она основана на IlyaGusev/saiga_mistral_7b_lora и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на русском языке. Модель подходит для русскоязычных ответов на вопросы, инструкций и общения в чат-ботах. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0; README описывает запуск через vLLM.

mistral-7b-slimorcaboros-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и mistral-7b-slimorcaboros методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и рассчитана на англоязычные запросы. Её можно использовать для диалогов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Весовые файлы опубликованы в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и поведение унаследованы от объединённых моделей; карточка не приводит результатов оценки этой конкретной версии.

MaziyarPanahi/mistral-7b-v5-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она создана слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и mncai/mistral-7b-v5; базовой указана mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, рассчитана на контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации ответов по текстовым запросам. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Данные карточки не описывают специальных прикладных областей или известных ограничений качества.

MythoMist-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом SLERP-слияния mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Gryphe/MythoMist-7b; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов зависит от формулировки запроса и может быть непоследовательным; как и другие языковые модели, она может генерировать фактически неверную информацию. Она не предназначена для обработки изображений, аудио или видео.

NeuralPipe-9B-Passthrough — слитая модель для генерации текста, созданная на основе OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit. В конфигурации passthrough использованы слои обеих моделей; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 8,9 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о языковом охвате.

OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

OpenBuddy Llama2 13B v11.1 — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная командой OpenBuddy на базе Llama 2. В данном репозитории представлены квантизированные файлы в формате GGUF, подготовленные TheBloke. Модель ориентирована на роль универсального помощника Buddy: ответы на вопросы, поддержка диалога, объяснение информации и генерация текста. Модель имеет архитектуру Llama и размер 13 млрд параметров. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет использовать её для CPU-, GPU- и комбинированного инференса через llama.cpp и совместимые приложения. В заявленных метаданных указаны языки: китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Мультимодальность не заявлена; модель предназначена для работы с текстом. Контекстное окно в предоставленных данных не указано. В prompt template приведено ограничение знаний до сентября 2021 года. К сильным сторонам относятся многоязычность, наличие нескольких уровней квантизации и широкая совместимость с локальными инструментами запуска. Ограничения включают возможное снижение качества при сильной квантизации, отсутствие заявленной работы с изображениями и другими модальностями, а также ограниченность знаний датой отсечения. Модель распространяется по лицензии Llama 2.

Карточка модели ff670/openbuddy-mixtral-7bx8-v17.3-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

Orca Mini v9.2 — диалоговая языковая модель Pankaj Mathur, дообученная на базе Meta Llama 3.3 70B Instruct. Она предназначена для генерации текста и работы в роли разговорного ассистента; в карточке приведён формат промпта Llama 3. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка указывает английский язык, а базовая модель поддерживает также французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский, испанский и тайский; качество Orca Mini на этих языках отдельно не подтверждено. Модель может генерировать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, поэтому перед применением требуется тестирование и настройка мер безопасности под конкретный сценарий. Распространяется по лицензии Llama 3.3.

Proto-Harpy-Spark-v0.1-7B — объединённая языковая модель семейства Mistral, опубликованная Jacoby746. Она создана методом SLERP с помощью mergekit на основе SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и uukuguy/speechless-instruct-mistral-7b-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель может применяться для текстового общения, следования инструкциям и генерации ответов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 43,33 и BBH 26,91, однако подробности протокола оценки и дополнительные результаты в доступной карточке ограничены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

samantha-mistral-instruct-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель MaziyarPanahi, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и cognitivecomputations/samantha-mistral-instruct-7b методом SLERP. Это плотная авторегрессионная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; модель принимает текстовые инструкции и диалоговые запросы и генерирует текстовые ответы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на инструкции, вопросов и ответов и генерации текста в интерактивных сценариях. Репозиторий распространяется в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают поддержку чата; дополнительных специализированных задач карточка не заявляет.

SFGEMOMNISCIEN-Mistral-ties — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением моделей через mergekit методом TIES. В README указана NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и базовая модель Warit2/SFGEMOMNISCIEN; каталог характеризует NeuralHermes как диалоговую модель, дообученную для выполнения инструкций и генерации текста. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалогах по текстовым запросам. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает результаты оценки качества или конкретные ограничения применения.