III.10Проекты, процессы и операционное управление

NeuralTrix-7B-dpo-laser — языковая модель от Kquant03, созданная объединением моделей mlabonne/OmniBeagle-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и AiMavenAi/AiMaven-Prometheus с помощью LazyMergekit и последующим обучением DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она генерирует текст по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В конфигурации слияния также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; DPO упоминается в карточке, но использованный набор данных не приведён. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели ff670/openbuddy-deepseek-67b-v15.3-4k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.2, поэтому описание составлено по ней. 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.

MaziyarPanahi/openbuddy-mistral-7b-v13-base-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на базе архитектуры Mistral, полученная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13-base. Она предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают поддержку чата. В README описано слияние весов с использованием bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и специализированные прикладные области в предоставленных данных не определены.

ClaudioItaly/Phatos-V.3 — слитая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная ClaudioItaly с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой модели использована ClaudioItaly/TopEvolutionWiz; в слияние также вошли Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp, Kukedlc/NeuralContamination-7B-ties и Kukedlc/NeuralTopBench-7B-ties. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, подготовки развернутых ответов на вопросы и других текстовых задач общего назначения. Файлы опубликованы в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия и сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют.

phi-3.1-qlora-blend-dpo — объединённая модель на архитектуре Phi-3, созданная ndavidson с помощью mergekit и метода TIES. В состав слияния входят microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct и две модели ndavidson/phi-3.1-qlorablend-1 и ndavidson/phi-3.1-qlorablend-0; итоговая модель содержит 3,7 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Данные карточки не описывают отдельные специализированные области применения или языки, поэтому модель можно охарактеризовать как общего назначения.

Модель sfm_filtered_e2e_alignment-1k_2k_3k_4k_5k_weightedavg_merge — объединение предобученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit и метода Linear. В качестве базовой при слиянии использована контрольная точка global_step5000; также включены контрольные точки global_step1000, global_step2000, global_step3000 и global_step4000 из серии filtered_e2e_alignment. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-NeoX с 8,8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 16 384 токена. Модель распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Карточка не сообщает о специальных прикладных областях или языках, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия и конкретные ограничения качества в предоставленных данных не описаны.

Smol 7B — диалоговая языковая модель, опубликованная rishiraj и дообученная на openchat/openchat_3.5 с использованием открытого набора данных HuggingFaceH4/no_robots и рецептов The Alignment Handbook. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной сетью и содержит 7,1 млрд параметров; для генерации текста поддерживается контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций на английском языке. В карточке приведены результаты на бенчмарках MMLU, ARC, HellaSwag, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K; на момент публикации автор заявлял о наивысшем результате среди чат-моделей 7B на MMLU. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Как и другие языковые модели, она может ошибаться или выдавать недостоверные ответы; результаты бенчмарков не гарантируют качество в конкретном сценарии.

SOLAR-0-70b-16bit — языковая модель компании Upstage для генерации текста и выполнения инструкций в диалоге. Это дообученная на основе Llama 2 модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 68,7 млрд параметров. Карточка указывает английский язык; модель рассчитана на работу через HuggingFace Transformers. Метаданные задают контекст 4096 токенов, а авторы сообщают о возможности обрабатывать более 10 тысяч входных токенов с настройкой rope_scaling. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и выполнения текстовых инструкций общего назначения. Upstage оценивала её на ARC-Challenge, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA и MT-bench. В описании не заявлены специализированные прикладные области или мультимодальные возможности. Для дообученных чекпойнтов указана лицензия CC BY-NC-4.0, ограничивающая коммерческое использование.

Gunulhona/Strom-Llama-Merge — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit. В слиянии использованы Meta-Llama-3.1-8B и akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B: слои 0–15 взяты из первой модели, а слои 16–31 — из второй. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель насчитывает 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её можно применять для ответов на вопросы, продолжения текста и создания черновиков на основе инструкций. В карточке не приведены отдельные результаты оценки качества или сведения о языках; модель основана на Llama 3.1 и помечена как conversational. Лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку модель объединяет веса Meta-Llama-3.1-8B и Llama-3.1-Storm-8B, условия использования следует сверять с лицензиями исходных моделей.

MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Experiment28 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment24Experiment28-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные ограничения качества; возможности стоит оценивать на задачах конкретного приложения.

Карточка модели taide/TAIDE-LX-7B на Hugging Face совпадает с карточкой taide/TAIDE-LX-7B-Chat, поэтому описание составлено по ней. TAIDE-LX-7B-Chat — диалоговая языковая модель проекта TAIDE, разработанная для тайваньского языка и культурного контекста. Она основана на TAIDE-LX-7B, которая, в свою очередь, использует LLaMA 2 7B и предварительно обучена на традиционных китайских текстах; версия Chat дополнительно прошла настройку по инструкциям для офисных задач и многоходового диалога. В репозитории указаны 7 млрд параметров и контекст до 4K токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов и помощи с повседневными офисными задачами: составления и редактирования текстов, писем и статей, автоматического суммирования, перевода между китайским и английским. Она усилена для традиционного китайского языка, включая тайваньскую лексику, культуру и местные реалии. Основной язык — традиционный китайский; в примерах также показаны ответы на английском и перевод между английским и китайским. Модель принимает текст и генерирует текст. Для загрузки токенизатора README рекомендует медленный режим (`use_fast=False`) и приводит шаблоны запросов для одиночного и многоходового диалога. Метаданные указывают формат safetensors и возможность чата. Лицензия обозначена как `other`; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные ответы; README не приводит количественной оценки качества.

SzilviaB/Triple_Solar_2x10.7b-truthy-DPO — разговорная языковая модель для генерации текста. По карточке, это слияние моделей методом TIES с помощью mergekit; в конфигурации одна и та же модель macadeliccc/SOLAR-2x10.7b-truthy-dpo указана несколько раз. Каталог классифицирует архитектуру как MixtralForCausalLM с MoE и указывает 10,6 млрд параметров. Модель предназначена для диалога, генерации ответов и продолжения текста. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. В метаданных указана библиотека Transformers и формат safetensors. Лицензия и ограничения на использование в предоставленных сведениях отсутствуют.

Triunvirato-7b — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением Mistral-7B-v0.1, neuronal-7b-Mlab и Monarch-7B с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где нужен ответ или продолжение текста на основе запроса. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

liminerity/ultra0-half-the-layers — текстовая генеративная модель, созданная слиянием двух срезов liminerity/ultra0 методом SLERP через mergekit. Конфигурация использует диапазоны слоёв [0, 12] и задаёт разные параметры смешивания для self-attention и MLP; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 915,5 млн параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/una-cybertron-7b-v2-bf16-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и fblgit/una-cybertron-7b-v2-bf16 методом SLERP; веса представлены в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и ведения диалога. Её можно использовать в чат-ботах и приложениях, которым нужны ответы на текстовые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных не указаны конкретные языки, поэтому нельзя определить, на какие языки она рассчитана. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_Experiment28Experiment26 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на базе архитектуры MistralForCausalLM. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

braginpawel/zft-v4-34b-kto-1 — дообученная Pawel Bragin разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 34,2 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; модель обучена на базе braginpawel/zft-v4-34b с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Для запуска опубликованы веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. В карточке и метаданных не описаны специальные предметные области или отдельные ограничения качества; практические результаты могут зависеть от промпта и сценария применения.

ZraldAI v1.1 — сжатая дообученная версия Qwen3-8B от Zrald для генерации текста и диалогов. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,6 млрд параметров с контекстом до 40 960 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель загружается через Transformers и предназначена для генерации ответов и ведения диалога.

AlphaMayo — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Eric111/Mayo и mlabonne/AlphaMonarch-7B с помощью mergekit. В основе архитектуры лежит Mistral; модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в формате диалога. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и выполнения инструкций в чат-сценариях. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README описывает конфигурацию слияния методом SLERP и точностью bfloat16.

Jebadiah/Aria-7b-128k-v3 — объединённая языковая модель, созданная Jebadiah с помощью mergekit. В основе лежит Nitral-AI/Echidna-7b-128k, объединённая с Jebadiah/Aria-7b-128k-v2 методом DARE TIES; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы с моделью — Transformers. Модель предназначена для генерации текста. В метаданных указан нативный контекст 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельные специализированные задачи, языковую поддержку или прикладные области, поэтому модель уместно рассматривать как инструмент общего назначения. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Clown-Saul-Extended — объединённая языковая модель, созданная arcee-ai с помощью mergekit из arcee-ai/Clown-DPO-Extended и arcee-ai/Saul-Instruct-Extended. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 8,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев. В README описан метод объединения slerp и конфигурация, сочетающая слои двух исходных моделей. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

argilla/distilabeled-OpenHermes-2.5-Mistral-7B — языковая модель Argilla, созданная методом DPO дообучения OpenHermes-2.5-Mistral-7B на наборе предпочтений argilla/distilabel-intel-orca-dpo-pairs. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации ответов и общих текстовых задач. В карточке приведены результаты сравнительных бенчмарков, однако они не гарантируют качество в конкретном приложении. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ECE-ILAB-Yi1.5-6B-SLERP — плотная языковая модель для генерации текста и диалогов, полученная автором путём слияния моделей 01-ai/Yi-1.5-6B и 01-ai/Yi-1.5-6B-Chat методом SLERP с помощью mergekit. Она содержит 5,8 млрд параметров, использует архитектуру семейства Llama и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель рассчитана на текстовые запросы и ответы, включая чатовые сценарии. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_ShadowCalme — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и имеющая контекстное окно до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не уточняют языковую специализацию модели или дополнительные ограничения.

f-6-8b — объединённая методом SLERP модель для генерации текста и диалогов, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе jaspionjader/f-5-8b и jaspionjader/Kosmos-EVAA-mix-v35-8B. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; поддерживается библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалога на входном текстовом запросе. Её контекстное окно составляет 8192 токена. Веса опубликованы в формате safetensors. В карточке и метаданных сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках отсутствуют.

Firefly-Mixtral-8x7B — дообученная на базе mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 языковая модель, представленная автором карточки как результат обучения на наборе Firefly и 48 тысячах примеров UltraChat. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Архитектура — Mixtral MoE; метаданные указывают 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. В карточке приведён результат 70,34 на Open LLM Leaderboard, однако методика и дата оценки не уточняются. В тегах указан английский язык. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специальные инструменты, ограничения по применению или дополнительные модальности; выводы об этих свойствах делать нельзя.

Gemma 2B — компактная текстовая авторегрессионная языковая модель с архитектурой decoder-only из семейства Gemma, разработанного Google на основе исследований и технологий, использованных для Gemini. Эта версия содержит 2 млрд параметров; доступны открытые веса, а семейство включает предварительно обученные и дообученные для следования инструкциям варианты. Модель предназначена для генерации текста на английском языке: она может отвечать на вопросы, создавать диалоги и черновики, суммировать материалы и помогать в исследовании текстов. Небольшой размер позволяет запускать её на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. Как и другие языковые модели, Gemma может выдавать фактические ошибки, отражать предубеждения обучающих данных и испытывать трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Для модели указана лицензия Gemma; применение должно соответствовать политике запрещённого использования Gemma.

gemma-7b-zephyr-alpaca-it-ties — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma, собранная автором репозитория с помощью mergekit из google/gemma-7b-it, HuggingFaceH4/zephyr-7b-gemma-v0.1 и mlabonne/Gemmalpaca-7B методом dare_ties. Модель содержит 8,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, в том числе диалоговые ответы и выполнение инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст. Веса представлены в формате safetensors; в конфигурации слияния указан dtype float16. Контекст составляет до 8192 токенов. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. Базовая Gemma 7B IT описана как англоязычная, поэтому английский язык можно считать основным; сведения о дополнительных языках для этого объединения не приведены. Качество слияния и сравнительные результаты в карточке не описаны.

Sorawiz разработал Gemma-9B-Chat, разговорную языковую модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. Она создана слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода TIES; базой слияния служила zelk12/MT-Gen6fix-gemma-2-9B. Модель рассчитана на диалоговую генерацию текста и использует шаблон Gemma Instruct. Модель подходит для создания ответов в чате и других сценариев генерации текста. Её родной контекст составляет 8192 токена. Доступны отдельные квантизированные версии GGUF, опубликованные другими пользователями; сам репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GML-Mistral-merged-v1 — плотная языковая модель семейства Mistral, опубликованная пользователем zyh3826. Это объединение моделей quantumaikr/quantum-v0.01 и mncai/mistral-7b-dpo-v5, выполненное методом passthrough с помощью mergekit; веса сохранены в формате safetensors и типе bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. В метаданных указан размер 8,9 млрд параметров и контекстное окно до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает языки, специальные предметные области или сравнительные результаты, поэтому назначение модели следует считать общим; качество ответов и поддержка конкретных сценариев в предоставленных данных не оценены.