III.10Проекты, процессы и операционное управление

Ice0.7-29.09-RP — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием предварительно обученных моделей методом SLERP с помощью mergekit. В состав слияния вошли Ice0.5-28.09-RP и Ice0.6-29.09-RP; метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard: средний балл 21,47, IFEval — 51,76, BBH — 30,73. Лицензия в предоставленных данных не указана.

win10/Infinirc-ArliAI-RPMax-v1.3-merge-13.3B — разговорная языковая модель семейства Llama, созданная автором win10 с помощью mergekit. В README указано, что это слияние методом passthrough; среди исходных моделей указана win10/Infinirc-ArliAI-RPMax-v1.3-merge-8B. Метаданные каталога также связывают модель с этой базовой моделью и классифицируют её как производную. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В репозитории представлены веса Safetensors для библиотеки Transformers. Метаданные указывают 12,7 млрд параметров и архитектуру LlamaForCausalLM. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Ingot-7b-slerp-3 — слитая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из flemmingmiguel/MBX-7B и liminerity/Ingot-7b-slerp. Веса объединены методом SLERP; в конфигурации flemmingmiguel/MBX-7B указан как базовая модель, а тип данных — bfloat16. Модель предназначена для генерации текста по запросу. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка не приводит сведений о целевых языках, специальных областях применения или оценках качества. Модель опубликована в формате safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

chujiezheng/internlm2-chat-7b-ExPO — диалоговая языковая модель семейства InternLM2, созданная методом Weak-to-Strong Extrapolation (ExPO) на основе internlm2-chat-7b и чекпойнтов SFT и DPO/RLHF. Разработчик сообщает, что экстраполяция с alpha = 0.5 усиливает согласование ответов с человеческими предпочтениями. Модель содержит 7,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру InternLM2ForCausalLM и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы в формате чата. Контекстное окно — 32 768 токенов; в карточке указаны английский и китайский языки. В README приведены сравнительные результаты ExPO на AlpacaEval 2.0 и MT-Bench, но они относятся к нескольким другим моделям, к весам которых применяли ExPO, и не являются прямой оценкой этого чекпойнта. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов с учетом человеческих предпочтений. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с файлами репозитория.

K2S3-Mistral-7b-v1.2 — текстовая генеративная модель, разработанная K2S3 и дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев по инструкциям. Для обучения методом supervised fine-tuning (SFT) использовались alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca; проведена полная настройка параметров. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель рассчитана на английский и корейский языки. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные или вымышленные сведения.

Kosmos-EVAA-v10-8B — языковая модель для генерации текста, созданная jaspionjader путём слияния двух предварительно обученных моделей: jaspionjader/Kosmos-EVAA-Fusion-light-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B. Для слияния использован метод SLERP с настройками mergekit. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Лицензия и целевые языки в предоставленных источниках не описаны.

Llama-3-Stheno-Instruct-8B — англоязычная разговорная модель на архитектуре Llama 3, созданная автором репозитория объединением моделей Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2 и Undi95/Meta-Llama-3-8B-Instruct-hf методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текстовые запросы и генерирует текст; контекстное окно составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и создания текстов, включая ролевые беседы и истории. Веса доступны в формате safetensors, а лицензия указана как llama3. Использование модели требует соблюдения условий этой лицензии.

Lumina-3 — текстовая модель семейства Mixtral, созданная с помощью LazyMergekit и объединения моделей. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленное окно контекста достигает 32 768 токенов. В метаданных указано 7,1 млрд параметров, архитектура Mixture of Experts и формат safetensors. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая ARC и HellaSwag. Репозиторий также ссылается на сторонние сборки в формате GGUF. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не указаны поддерживаемые естественные языки и специальные предметные области.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием двух моделей: automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MarcoHermes — языковая модель, созданная слиянием моделей AtAndDev/CapybaraMarcoroni-7B и eren23/DistilHermes-2.5-Mistral-7B с помощью mergekit. Это плотная MistralForCausalLM-модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. В конфигурации использован метод slerp; веса опубликованы в формате safetensors. Модель подходит для генерации ответов и диалогового текста, а также для других сценариев, основанных на продолжении текста. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены оценки качества или сведения о поддерживаемых языках; возможности модели следует проверять на целевых задачах.

MeliodasPercival_01_Inex12Strangemerges_32 — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Inex12Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях или целевых языках в карточке нет.

MeliodasPercival_01_M7T3qm7x — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/M7T3qm7x-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Карточка не уточняет языковую специализацию, данные обучения и конкретные ограничения качества; пригодность для конкретной задачи следует оценивать отдельно.

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaT3qm7x — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaT3qm7x-7B; автор карточки — MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или языковой специализации.

MergeCeption-7B-v3 — языковая модель CultriX, созданная слиянием моделей с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны CultriX/MonaTrix-v4 как базовая модель, а также Kukedlc/NeuralMaxime-7B-slerp, mlabonne/Monarch-7B и CultriX/NeuralTrix-bf16; применён метод dare_ties. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Поддержка русского и других конкретных языков в предоставленных данных не подтверждена. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mistral-11B-SynthIAirOmniMix — текстовая языковая модель, созданная автором репозитория путём слияния моделей SynthIA-7B-v1.5, Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus, CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B и airoboros-mistral2.2-7b с помощью mergekit. Репозиторий содержит веса fp16 в формате safetensors; архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM с 10,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в формате диалога. Автор приводит результаты собственных оценок и Open LLM Leaderboard, но они не гарантируют качество на других задачах. В README рекомендован шаблон с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT; также отмечено, что модели в слиянии используют не полностью одинаковые форматы промптов, поэтому формат запроса может влиять на результат. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

cloudyu/mistral_18B_v0.1 — предварительно обученная плотная языковая модель семейства Mistral, опубликованная пользователем cloudyu. Она предназначена для генерации текста и может применяться для продолжения заданного текста и построения текстовых ответов. Модель содержит 17,6 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия указана как CC, без уточнения её варианта.

NickyNicky/Mistral-7B-OpenOrca-oasst_top1_2023-08-25-v1 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. В README также указан набор OpenAssistant/oasst_top1_2023-08-25; название модели указывает на версию, связанную с этим набором, но подробности обучения в карточке не приведены. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка заявляет поддержку болгарского, каталанского, чешского, датского, немецкого, английского, испанского, французского, хорватского, венгерского, итальянского, нидерландского, польского, португальского, румынского, русского, словенского, шведского и украинского языков. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Карточка не содержит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении модели, поэтому качество ответов для конкретных языков и задач следует проверять отдельно.

mistral-7B-v0.1-relufication-stage-1-on-slim-orca — дообученная модель семейства Mistral, созданная на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Карточка указывает Axolotl версии 0.5.2 и результат оценки Loss 0,6542; подробности об изменениях модели и обучении не приведены. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия — Apache 2.0.

mistralake-slerp — разговорная языковая модель, созданная объединением HuggingFaceH4/mistral-7b-grok и senseable/WestLake-7B-v2 с помощью LazyMergekit. Для слияния использован метод SLERP; в конфигурации указан тип bfloat16. Модель основана на плотной архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно применять для ведения диалога, ответов на вопросы и создания текстовых черновиков. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Moritz Laurer дообучил англоязычный энкодер answerdotai/ModernBERT-large на той же смеси данных, что и модели коллекции Zeroshot Classifiers Collection версии zeroshot-v2.0. Модель предназначена для классификации текста по заданным меткам в режиме zero-shot: пользователь задаёт текст и варианты категорий, а модель оценивает их применимость. В Hugging Face она опубликована как модель text-classification с архитектурой ModernBertForSequenceClassification; размер составляет 394,7 млн параметров, контекст — до 8192 токенов. Доступны веса Safetensors и формат ONNX, используется библиотека Transformers. Автор отмечает высокую скорость и экономное использование памяти по сравнению с DeBERTav3, что позволяет увеличивать размер пакета; в его экспериментах bf16 давал примерно двукратное ускорение относительно fp16. В среднем на проверенных задачах качество немного уступало DeBERTav3. Модель дообучена на данных версии zeroshot-v2.0, а автор сообщал о подготовке обновлённой версии с улучшенными синтетическими данными. Лицензия — Apache-2.0.

MoNeuTrix-MoE-4x7B — текстовая генеративная модель с архитектурой Mixture of Experts на базе Mixtral, созданная CultriX с помощью LazyMergekit путём слияния четырёх моделей: CultriX/MonaTrix-v4, mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, CultriX/MoNeuTrix-7B-v1 и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B. Модель предназначена для генерации текста; её размер составляет 7,1 млрд параметров, а контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специализированные области применения и языки.

MPT-30B-Instruct 8-bit — 8-битная версия модели MPT-30B-Instruct, разработанной MosaicML. Это плотная авторегрессионная языковая модель с модифицированной архитектурой decoder-only Transformer, FlashAttention и ALiBi; в исходной модели около 29,95 млрд параметров и 48 слоёв. Модель предназначена для коротких ответов на инструкции и диалоговых запросов. Её дообучили на данных, производных от Databricks Dolly-15k и Anthropic HH-RLHF, а также на наборах для математики, вопросов и ответов, суммаризации и работы с базами данных. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка описывает англоязычный пример, но не задаёт полный перечень поддерживаемых языков. Файлы опубликованы в формате safetensors; для загрузки через Transformers требуется trust_remote_code=True. Лицензия — CC-BY-SA-3.0. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому её результаты требуют проверки.

zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-GP-gemma-2-MTM5MT1g2-9B — объединённая методом SLERP модель на базе Gemma 2, созданная из zelk12/MT1-Gen2-gemma-2-9B и zelk12/MT-Merge5-gemma-2-9B с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 9 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговые сценарии; она принимает текст и выдаёт текст. Модель использует библиотеку Transformers, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке не приведены сведения о специализации на отдельных языках или предметных областях. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

NeuralKybalion-7B-slerp-v2 — языковая модель, созданная объединением NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b методом slerp с помощью LazyMergekit. Это плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Её можно использовать для диалоговых ответов, следования инструкциям и создания текстовых черновиков; эти сценарии соответствуют возможностям указанных базовых моделей. Карточка не сообщает результатов оценки качества или отдельных языковых ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralShivaFusion-7B-Gradient-ST — объединённая модель генерации текста, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе трёх версий Neural-Krishna-Multiverse-7b. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. README не описывает отдельную специализацию или языковую направленность модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralsirkrishnaM7-7B — объединённая языковая модель, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b и liminerity/M7-7b. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Для слияния применён метод SLERP с настройками, зависящими от слоёв self-attention и MLP. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям и не приводит конкретных оценок качества.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment29Experiment24 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Языки и специализированные области применения в карточке не обозначены. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_YamStrangemerges_32 — объединённая текстовая модель на базе архитектуры Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и опубликована в формате Safetensors. Модель может использоваться для генерации продолжений, черновиков и ответов на текстовые запросы. Карточка не сообщает о специализации на конкретных языках или областях. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralTrixlaser-bf16 — объединённая модель для генерации текста и диалогов, опубликованная CultriX. Она основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; объединение четырёх моделей выполнено с помощью LazyMergekit. Модель принимает текст и генерирует текст, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и других задач генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценок качества, описания целевых языков или подробностей ограничений модели.