III.10Проекты, процессы и операционное управление

Mistral-7B-golden-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Mistral-7B-golden методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; в репозитории представлены веса Safetensors. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка описывает конфигурацию слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о языковом покрытии.

zelk12/MT3-Gen5-BMU-gemma-2-9B_v1 — языковая модель для диалогов и генерации текста, созданная слиянием двух предварительно обученных моделей с помощью SLERP и mergekit. В основе лежат zelk12/MT3-Gen5-MU-gemma-2-Av4dG-9B_v1 и zelk12/MT3-Gen5-BB-gemma-2-RAv0.1MT2-9B_v1. Модель использует плотную архитектуру Gemma 2 с 9 млрд параметров и работает с контекстом до 8192 токенов. Она предназначена для текстовых запросов и выдаёт текст; метаданные отмечают поддержку диалогового режима. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для Transformers. Карточка не описывает специальные прикладные области, поддерживаемые языки или отдельные ограничения качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12 создал разговорную модель генерации текста на основе Gemma 2, объединив методом SLERP две модели: zelk12/MT-Merge4-gemma-2-9B и zelk12/MT-Merge5-gemma-2-9B. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров; её можно использовать для диалогов и генерации текста. Она работает с контекстом до 8192 токенов и доступна в формате Safetensors для Transformers. README указывает на слияние предварительно обученных языковых моделей и конфигурацию bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не описана.

NeuralsirkrishnaShadow_Inex12Experiment28 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Язык Apache 2.0 разрешает использование модели на его условиях.

MaziyarPanahi/NeuralsirkrishnaShadow_YamNeuralsirkrishna — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает запросы на естественном языке; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель может применяться для диалога, составления текстов и ответов на вопросы. Веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализации по языкам или прикладным областям, поэтому их нельзя подтвердить.

Notux 8x7B-v1 — диалоговая языковая модель команды Argilla, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на наборе предпочтений argilla/ultrafeedback-binarized-preferences-cleaned. В основе лежит инструктивная Mixtral 8x7B Instruct v0.1 с архитектурой разреженной смеси экспертов (MoE); метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в диалоговом формате. В карточке указана поддержка английского, немецкого, испанского, французского и итальянского языков. Argilla сообщала, что на момент декабря 2023 года модель превосходила исходную Mixtral на оценке Open LLM Leaderboard; эти результаты относятся к указанному набору оценок и не гарантируют качество для каждого сценария. Модель распространяется в формате safetensors и использует лицензию Apache-2.0 по метаданным Hugging Face; в README указана MIT, поэтому сведения о лицензии в источниках расходятся и требуют проверки перед использованием.

Omost-Dolphin-2.9-Llama3-8B — языковая модель Omost на архитектуре Llama 3, объединяющая основу llama3-8b с instruct-предобучением Dolphin 2.9. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру и опубликована в формате Safetensors с точностью fp16. Для диалога она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалоговых сценариев и генерации ответов по текстовым запросам. В метаданных указаны библиотека Transformers и возможность чата. Карточка не сообщает отдельные целевые отрасли или поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

richardyoung/Qwen2.5-7B-Instruct-heretic — это англоязычная чат-модель на базе Qwen2.5-7B-Instruct, изменённая методом abliteration с помощью Heretic v1.4.0 для снижения частоты отказов. В README сообщается о 3 отказах на 100 запросов против 99 у исходной модели; это результат указанной авторами оценки, а не гарантия поведения во всех сценариях. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 с причинной генерацией текста и содержит около 7,1 млрд параметров. Метаданные каталога указывают контекст до 32 768 токенов и поддержку чата. Базовая карточка Qwen2.5 описывает мультиязычные возможности, однако метаданные этой модели отмечают английский язык; поэтому другие языки здесь не считаются подтверждённой специализацией. Модель подходит для диалогов и генерации текста с меньшим числом отказов, в том числе для ролевых сценариев и ответов на инструкции. Как и другие языковые модели, она может выдавать ошибочную или небезопасную информацию, а сниженная склонность к отказам означает, что для чувствительных применений нужны собственные меры контроля. Лицензия — Apache-2.0.

RandomMergeNoNorm-7B-DARETIES — текстовая генеративная модель, созданная с помощью mergekit объединением моделей FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, CultriX/Wernicke-7B-v9 и mlabonne/NeuralBeagle14-7B. Это плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Слияние выполнено методом DARE-TIES с базой FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, плотностями 0,45 и 0,55 для компонентов и параметром int8_mask; итоговый тип данных — float16. Базовая модель NeuralBeagle14-7B описана как модель для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации, однако отдельные оценки качества именно этого слияния в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25 — слияние методом SLERP двух предварительно обученных языковых моделей, выполненное с помощью mergekit. В состав входят recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v2-9B. Модель построена на архитектуре Gemma 2 с плотной конфигурацией и содержит 9 млрд параметров; для хранения используются веса safetensors, а библиотека для работы — Transformers. Длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, выполнения инструкций и творческого письма. В опубликованных результатах оценки указаны IFEval 77,07 и BBH 43,85; эти показатели относятся к приведённой в карточке оценке и не гарантируют аналогичного качества на всех задачах. README не приводит сведений о лицензии или дополнительных ограничениях использования.

arcee-ai разработала Saul-Base-Calme-7B-Instruct-slerp — объединённую методом SLERP языковую модель для генерации текста и диалогового общения. Она объединяет Equall/Saul-Base и MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.1.1; в конфигурации mergekit базовой указана Calme-7B-Instruct-v0.1.1. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка описывает её как разговорную модель, однако языки обучения и приоритетные языки не установлены по предоставленным данным. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит оценок качества и подробных ограничений; результат генерации может требовать проверки, как и у других языковых моделей.

Spaetzle-v61-7b — языковая чат-модель, созданная cstr слиянием трёх моделей на базе Mistral с помощью LazyMergekit: FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, mayflowergmbh/Wiedervereinigung-7b-dpo и cognitivecomputations/openchat-3.5-0106-laser. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста. Метаданные отмечают чат-возможности; базовая модель описана как немецко-английская, поэтому эти языки можно считать основными ориентирами применения. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка описывает слияние весов, а не дообучение или конвертацию формата.

Synthia-70B-v1.1 — языковая модель семейства Llama 2, разработанная migtissera на базе Llama 2 70B и дообученная на наборах данных в стиле Orca. Модель предназначена для следования инструкциям и продолжительных диалогов; она также заявлена как способная к рассуждениям в стиле Tree of Thought. Для генерации текста используется архитектура LlamaForCausalLM с 68,7 млрд параметров и контекстом 2048 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на инструкции и развёрнутых объяснений на английском языке. В README приведены результаты оценивания, включая ARC и HellaSwag. Модель распространяется по лицензии Llama 2. Она может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неподходящий контент; заявлена как uncensored.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Strangemerges_32Experiment28 — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment28-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

UNA-Neural-Chat-v3-3-Phase2 — языковая модель OneManArmy, созданная с применением метода выравнивания UNA (Uniform Neural Alignment) и обученная с использованием Zephyr Trainer на очищенном наборе UltraFeedback. Это дообучение модели one-man-army/una-neural-chat-v3-3-P1-OMA; архитектура MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. В карточке приведены результаты бенчмарков ARC и HellaSwag, но подробные результаты доступны по внешней ссылке и не представлены здесь. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_Strangemerges_30Pastiche — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны языковая специализация и результаты оценки качества.

AxeronAI создала axeron-mf-44 — языковую модель для генерации текста, полученную слиянием Qwen/Qwen2.5-3B и Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct методом SLERP с коэффициентом t=0,5. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 3,1 млрд параметров и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель принимает текст и предназначена для диалогов и генерации ответов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В карточке не приведены результаты оценки качества или подтверждённый перечень языков; базовая линейка Qwen2.5 многоязычна. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BLOSSOM-v4-yi-34b — разговорная большая языковая модель, созданная дообучением Yi-34B разработчиками Blossom на смешанных наборах инструкций и диалогов Blossom Orca, Wizard, Chat и Math. Обучение проходило в два этапа: сначала использовались одноходовые инструкции, затем многоходовые диалоги с небольшой примесью данных первого этапа. Модель предназначена для генерации ответов в формате продолжения диалога и поддерживает общие вопросы, инструкции и математические задачи на китайском и английском языках. Это плотная архитектура LlamaForCausalLM с 33,9 млрд параметров и контекстом 4096 токенов; доступны веса PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dans-PersonalityEngine-v1.0.0-8b — разговорная языковая модель Dans-Archive, созданная полным дообучением и слиянием моделей семейства Llama 3.1. Она предназначена для диалогов, совместного написания текстов и ролевых сценариев, а также для суммаризации и анализа тональности в текстовых конвейерах. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и использует шаблон запросов ChatML. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В обучении использовались инструкции в один и несколько ходов, ролевые сценарии, текстовые приключения, материалы для соавторства и другие наборы данных. Карточка предупреждает, что модель не проходила выравнивание на безвредность, поэтому её ответы могут содержать вредный контент и требуют проверки при применении. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

DPOB-NMTOB-7B — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением моделей eren23/dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B-v2 с помощью LazyMergekit. Для слияния использован метод slerp; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста в диалоговых сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Указана лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Experiment26M7-7B — текстовая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием моделей. В конфигурации merge использован метод DARE-TIES с моделями yam-peleg/Experiment26-7B и liminerity/M7-7b; метаданные указывают liminerity/M7-7b как базовую модель и отмечают производность типа finetune. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие, имеет контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель может применяться для генерации продолжений текста и ведения диалога. Карточка не приводит сведений о специализированной предметной области или поддерживаемых языках. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Neuralsirkrishna_YamYam — объединённая авторами MaziyarPanahi модель Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Она объединяет automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/YamYam-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указан формат Safetensors и лицензия Apache-2.0. Данных о языковой специализации и ограничениях качества в доступных материалах нет.

Experiment28M7_NeuralsirkrishnaInex12 — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/NeuralsirkrishnaInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, веса сохранены в формате safetensors; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Поддерживаемые языки и специализированные области применения в карточке не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_PasticheAlloyingotneoy — слитая модель для генерации текста, созданная объединением моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/PasticheAlloyingotneoy-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral с классом MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекст достигает 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

jaspionjader/fr-15-8b — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, созданная разработчиком jaspionjader слиянием двух предварительно обученных моделей через SLERP с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; её можно применять для написания и продолжения текстов, а также для чат-ботов. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM и доступна в формате safetensors. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке не перечислены конкретные поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Это полноразмерное дообучение модели alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full на обновлённом и исходном наборах данных; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель рассчитана на общение в чате и генерацию ответов по текстовым запросам, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. README не приводит сведений о методике обучения, оценках качества или специальных ограничениях; фактические результаты могут зависеть от промпта и сценария применения.

Модель artificialguybr — дообученная версия Gemma 2 2B, созданная на наборе OpenHermes-2.5. Это плотная причинная языковая модель с 2,7 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов, предназначенная для следования инструкциям и общих языковых задач. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст; карточка указывает английский язык и формат safetensors. Модель подходит для генерации текста, ответов на вопросы и диалоговых сценариев с инструкциями. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка предупреждает о возможных смещениях в обучающих данных и риске генерации вредного или предвзятого содержания.

TouchNight/gemma-2-abliterated-Ifable-9B-untied — производная чат-модель на базе Gemma 2, созданная объединением TouchNight/gemma-2-9b-it-abliterated-untied и LoRA-адаптера TouchNight/gemma-2-Ifable-9B-LoRA-untied. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemma-2-Ataraxy-v4b-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная Lemon07r с помощью mergekit и метода SLERP. Она объединяет две предварительно обученные модели: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3b-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25. Модель содержит 9 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на генерацию текста в диалогах. Подходит для ведения беседы, выполнения инструкций и творческого письма. Контекстное окно — до 8192 токенов. В README приведены результаты оценивания, включая 68,78 на IFEval и 43,44 на BBH; также отмечено, что результаты лидерборда могут быть ошибочными. Для запуска используется библиотека Transformers. В README не указана лицензия, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

google/gemma-3-270m-qat-q4_0-unquantized — текстовая модель Google из семейства Gemma 3, основанная на google/gemma-3-270m. Метаданные классифицируют её как дообученную модель для генерации текста; веса размещены в формате safetensors. Суффикс имени указывает на QAT Q4_0, однако README и метаданные не объясняют, что именно означает «unquantized» для опубликованных весов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, ответов на вопросы и суммаризации. README семейства Gemma 3 описывает также ввод изображений и контекст до 128K токенов, но эти характеристики не подтверждены отдельно для данной компактной текстовой модели. В карточке заявлена поддержка более 140 языков; сведения о её основной языковой специализации отсутствуют. Возможные ограничения включают фактические ошибки, отражение предвзятости обучающих данных и трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Лицензия — Gemma; её условия использования следует учитывать при развёртывании.