III.10Проекты, процессы и операционное управление

Nona-Qwen2.5-v0.1 — объединённая языковая модель, созданная win10 с помощью mergekit и метода TIES. В основе объединения лежат FreedomIntelligence/Apollo2-7B и win10/Urdandi-Qwen2.5-7B. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом формате. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для диалоговой генерации текста и задач, поддерживаемых её объединёнными компонентами. В метаданных указан тег text-generation и возможность чата. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в предоставленных источниках отсутствуют.

omost-phi-3-mini-128k — разговорная модель семейства Phi-3, разработанная Omost и основанная на Phi-3 Mini. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README заявлен контекст 128 тыс. токенов и формат fp16; метаданные указывают 3,7 млрд параметров, архитектуру Phi3ForCausalLM и файлы safetensors. По метаданным нативный контекст составляет 4096 токенов, поэтому заявленную длину 128 тыс. токенов следует считать характеристикой из README, не подтверждённой метаданными. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

OpenBuddy Gemma 7B v19.1 4k — OpenBuddy-разработка на базе дообученной текстовой модели Google Gemma 7B. Это плотная авторегрессионная модель с 8,2 млрд параметров для диалоговой генерации текста: её можно использовать для ответов на вопросы, ведения многоязычного чата и создания текстовых ответов. В метаданных указаны языки китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский; контекстная длина — 8192 токена. Модель предназначена для обычных текстовых диалогов и генерации. Она может выдавать ошибочные, вредные, оскорбительные или нежелательные ответы, поэтому её не следует применять в критически важных сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и значимые финансовые или юридические решения. Модель предоставляется без гарантий; базовая Gemma распространяется на условиях Gemma Terms of Use.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-qwen1.5-32b-v21.2-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-qwen1.5-32b-v21.1-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-Qwen1.5-32B-v21.1-32k — мног языковая диалоговая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2 с плотной трансформерной сетью и 31,7 млрд параметров. Она предназначена для общения и генерации ответов на запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском, русском и финском языках. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и составления текстов на поддерживаемых языках. Для работы рекомендуется быстрый токенизатор Transformers; README также отмечает совместимость формата промптов с vLLM для развёртывания API. Модель распространяется по лицензии с обозначением «other»; README приводит предупреждение об ошибочных или нежелательных ответах и предостерегает от использования в критичных и высокорисковых сценариях.

sonthenguyen/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-mt-bench-DPO-recovered — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, представленная в формате safetensors. В метаданных указаны 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и возможность чата; модель предназначена для генерации текста в диалогах и других текстовых сценариях. В README описано дообучение методом DPO с LoRA: ранг адаптера 16, коэффициент LoRA 16 и dropout 0,05. Базовая модель в предоставленных данных не названа. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Языки обучения и качество на конкретных задачах не описаны.

Weyaxi/OpenOrca-Zephyr-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью TIES-merge из HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в README приведены веса слияния 0,5 для Zephyr и 0,3 для OpenOrca, а также плотность 0,5 для обеих моделей. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. README содержит заголовок таблицы результатов Open LLM Leaderboard, но значений метрик нет, поэтому качество по этим результатам оценить нельзя. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

bunnycore/Phi-4-Model-Stock-v4 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе bunnycore/Phi-4-Model-Stock. В объединение вошли версии bunnycore/Phi-4-Model-Stock-v2 и v3, а также pankajmathur/orca_mini_phi-4. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 14,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогов, а её контекст составляет до 16 384 токенов. Модель можно применять для ведения диалогов и генерации ответов или другого текста. В README приведены результаты оценки Open LLM Leaderboard: средний результат 41,03, IFEval — 71,10 и BBH — 55,90. Данных о поддерживаемых языках и специальной предметной области в предоставленных материалах нет. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

WesPro/PsykidelicLlama3 — объединённая языковая модель семейства Llama 3, созданная WesPro с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована mlabonne/ChimeraLlama-3-8B; в объединение также вошли cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b, nbeerbower/llama-3-dragonmaid-8B и WesPro/F2PhenotypeDPO. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате: ответы на вопросы, ведение беседы и создание текстов. Нативная длина контекста — 8192 токена. Для загрузки доступны веса safetensors через Transformers. Модель предназначена для экспериментов и прикладных сценариев с текстовым помощником. README и метаданные не описывают отдельные ограничения качества или условия лицензии, поэтому их нельзя уточнить по имеющимся данным.

Qwen-Mix-7B — мультиязычная разговорная модель для генерации текста, созданная объединением трёх моделей Qwen2 с помощью mergekit и метода model_stock. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные языки, кроме указания на мультиязычность, и не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

IlyaGusev/saiga_nemo_12b_gptq_8bit — это 8-битная GPTQ-квантизованная версия русскоязычной модели Saiga/MistralNemo 12B, опубликованная разработчиком Ilya Gusev на Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на русском языке; в исходной карточке Saiga она описана как русскоязычный автоматический ассистент. Она дообучена на основе аблированной версии Mistral Nemo Instruct 2407 с использованием наборов данных IlyaGusev/saiga_scored и IlyaGusev/saiga_preferences. Модель содержит около 12 миллиардов параметров и использует архитектуру Mistral Transformer с 40 слоями, Grouped-Query Attention, 32 attention heads и 8 key-value heads. Для исходной Mistral Nemo заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов и поддержка нескольких языков, включая русский, английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский и японский, однако Saiga ориентирована прежде всего на русский язык. GPTQ-квантизация в 8 бит уменьшает требования к памяти по сравнению с полной версией, но может немного снижать точность и требует совместимого программного обеспечения для инференса. Сильные стороны модели — специализация на русскоязычных диалогах, относительно крупный размер для локального запуска и экономия памяти благодаря 8-битному представлению. Ограничения включают отсутствие мультимодальных возможностей в опубликованных данных, возможные ошибки и галлюцинации, а также отсутствие подробных официальных оценок именно для этой GPTQ-версии. Для исходной модели указана лицензия Apache 2.0; отдельная карточка квантизованной версии не содержит дополнительных лицензионных условий.

SauerkrautLM 13B v1 — это языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная VAGO solutions. Представленная версия преобразована в формат GGUF и квантизована TheBloke для более эффективного запуска на совместимом оборудовании. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 13 миллиардов параметров. Она предназначена для текстовых сценариев, включая ответы на вопросы, ведение диалогов и создание полезных, подробных и вежливых ответов. В README заявлена поддержка немецкого и английского языков. Модель является текстовой и не поддерживает обработку изображений или других мультимодальных данных. Размер контекста и другие характеристики исходной архитектуры в README не указаны. GGUF-файлы доступны с уровнями квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью работы и качеством генерации. Модель совместима с llama.cpp и рядом сторонних интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, LM Studio, llama-cpp-python и другие решения. Более низкая квантизация уменьшает потребление ресурсов, но может снижать качество ответов. Лицензия указана как Llama 2.

SauerkrautLM-gemma-2-2b-it — чат-модель VAGO solutions, дообученная на основе google/gemma-2-2b-it методом Spectrum Fine-Tuning. При дообучении затрагивали 25% слоёв и использовали немецко-английскую смесь данных Sauerkraut Mix v2. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая рассуждения на здравый смысл и решение задач. Разработчик сообщает об улучшении этих навыков и многоязычности; основной упор сделан на немецкий и английский, хотя в карточке также отмечено улучшение результатов на ряде других языков. Модель имеет архитектуру Gemma 2 с 2,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Файлы представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии gemma. Разработчик предупреждает, что очищенные данные не исключают появления неподходящего контента, а поведение модели не гарантируется как стабильно уместное.

Модель создана ByteDance как объединение нескольких контрольных точек предварительно обученной языковой модели с помощью mergekit и линейного метода слияния. В качестве базовой точки слияния использована контрольная точка global_step10000; также объединены версии с шагами обучения 6000, 7000, 8000 и 9000. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-NeoX с 8,8 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. Она предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Языки и специальные прикладные области в карточке не указаны; лицензия также не приведена.

Это объединённая модель генерации текста на базе архитектуры GPT-NeoX, созданная с помощью mergekit методом Linear из пяти контрольных точек обучения проекта filtered_midtrain_alignment. В README базовой указана контрольная точка global_step5000; в объединение также вошли global_step1000, global_step2000, global_step3000 и global_step4000. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Она содержит 8,8 млрд параметров, поддерживает контекст до 16 384 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Smaura_8B — объединённая языковая модель на базе Llama 3, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В объединение вошли abacusai/Llama-3-Smaug-8B, Aura_Llama3, BlueMoon_Llama3, Luna_Llama3 и Theory_of_Mind_Llama3; основой указан abacusai/Llama-3-Smaug-8B. Модель предназначена для генерации текста и многоходового общения. Она имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий использует Transformers и хранит веса в формате safetensors. В README указано, что веса объединены в формате float16. Сведений о лицензии и языковом охвате в предоставленных источниках нет.

Socrates Llama 3 8B SFT — дообученная SocratesFT модель на архитектуре Llama 3, основанная на meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке; в метаданных также заявлена поддержка следования инструкциям. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель подготовлена на наборе данных socratesft/SocSci210. Доступна в формате safetensors для использования с Transformers. Лицензия — llama3; применяются условия лицензии Meta Llama 3.

Sonar Reasoning Pro — модель рассуждений Perplexity, работающая на базе DeepSeek R1 и использующая цепочку рассуждений. Она предназначена для ответов на сложные запросы с опорой на поиск Perplexity; стоимость Sonar Pro включает стоимость поиска Perplexity. Доступный фрагмент карточки обрывается до подробностей о возможностях и ограничениях модели.

StrangeMerges_38-7B-dare_ties — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit на основе трёх моделей: automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B, Gille/StrangeMerges_21-7B-slerp и Gille/StrangeMerges_34-7B-slerp. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения. Её можно использовать для ведения беседы и создания текстовых ответов. В репозитории указаны веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

T3Q-Merge-SOLAR12 — языковая модель, созданная Chihoon Lee и T3Q путём слияния двух моделей с помощью mergekit: davidkim205/komt-solar-10.7b-sft-v5 и LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama и содержит 10,7 млрд параметров. Максимальная длина контекста — 4096 токенов. В репозитории доступны веса в формате safetensors; слияние выполнено методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель поддерживает ввод и генерацию текста. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных областях применения или подтверждённых ограничениях качества; результат генерации может зависеть от формулировки запроса и не должен считаться проверенным фактом.

QuixiAI/WizardLM-33B-V1.0-Uncensored — языковая модель семейства LLaMA, представленная как переобученная версия WizardLM с отфильтрованным набором данных, чтобы уменьшить число отказов, уклончивых ответов и проявления смещения. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалогов в стиле шаблона Vicuna-1.1. Модель содержит 32,3 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает контекст до 2048 токенов. Модель ориентирована на англоязычные запросы и более послушное выполнение инструкций; автор отдельно отмечает, что она не лишена ограничений и не является полностью «нецензурированной». В карточке приведены результаты оценок на бенчмарках ARC и HellaSwag. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять по материалам репозитория.

YamshadowInex12_Experiment24Experiment26 — слитая автором MaziyarPanahi модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment24Experiment26-7B. Её можно применять для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment28Experiment26 — слитая модель семейства Mistral, объединяющая automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment28Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель на архитектуре Mistral, разработанная путём слияния automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ведения диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; её можно использовать для диалоговых интерфейсов и генерации текстовых ответов. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках и специальных предметных областях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Strangemerges_32Shadow — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Strangemerges_32Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Поддерживаемые языки и специальные прикладные области по карточке не установлены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

CuriousCat29/3-double-120-v3 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Passthrough на основе Doctor-Shotgun/L3.3-70B-Magnum-v4-SE и TheDrummer/Anubis-70B-v1. Модель семейства Llama с плотной архитектурой для генерации текста и диалогов; в метаданных заявлены 120,8 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для бесед и сценариев, где требуется генерировать связные ответы на текстовые запросы. Базовое описание одной из исходных моделей указывает на творческое письмо, естественные беседы и ролевые сценарии. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers; также заявлен интерфейс вызова инструментов. В карточке не приведены сведения о лицензии и отдельных оценках качества, поэтому условия распространения и пригодность для конкретных задач следует проверять по лицензиям исходных моделей и результатам собственной оценки.

BerryBase — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная автором репозитория путём слияния maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP и Weyaxi/Einstein-v7-Qwen2-7B с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Она основана на архитектуре Qwen2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на вопросы. Указанный родительский чекпойнт — maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP; конфигурация слияния также включает слои второй модели. Модель принимает текст и генерирует текст. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors и имеют тип bfloat16. Языковая основа — мультиязычная модель Qwen2, однако конкретный перечень поддерживаемых языков для BerryBase в карточке не приведён. Карточка не содержит оценок качества или подробных ограничений применения. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория и у базовых моделей.

BLOSSOM-v4-qwen15-7b — диалоговая языковая модель, разработанная на основе Qwen1.5-7B и дообученная методом instruction tuning на смешанных наборах Blossom Orca, Wizard, Chat и Math. Обучение прошло в два этапа: сначала на одношаговых инструкциях Wizard, Orca и Math, затем на многошаговых диалогах Blossom Chat с небольшой примесью данных первого этапа. Модель предназначена для диалоговых ответов и выполнения инструкций общего назначения, включая задачи с математическими вопросами. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM с 7,1 млрд параметров; нативный контекст составляет 32 768 токенов. Карточка указывает поддержку китайского и английского языков. Для диалога используется формат продолжения текста с ролями Human и Bot. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка заявляет общие диалоговые возможности и понимание контекста, но не приводит результатов независимых оценок качества.

Cydonia-v1.2-Magnum-v4-22B-OLD — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем knifeayumu. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit из TheDrummer/Cydonia-22B-v1.2 и anthracite-org/magnum-v4-22b с равными весами; размер модели — 22 млрд параметров, формат файлов — safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая создание связной прозы на английском языке. Метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Для использования доступны отдельные GGUF-квантизации, однако этот репозиторий содержит исходную объединённую модель в safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед применением следует проверить условия на странице модели.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment29Multi_verse_model — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment29Multi_verse_model-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Условия лицензии — Apache 2.0. Специализированные области применения и отдельные ограничения в карточке не описаны.

OpenAssistant/falcon-40b-sft-mix-1226 — языковая модель OpenAssistant, созданная дообучением Falcon 40B от TII. Это плотный авторегрессионный трансформер с причинным декодером; метаданные указывают 65 млрд параметров. Модель обучена на смеси диалогов OpenAssistant OASST1, Dolly-15k и синтетических инструкционных данных; карточка связывает её с контрольной точкой обучения на 1226 шагах. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста по инструкциям, в том числе в диалоговом формате с маркерами пользовательских и ассистентских реплик. Основные языки — английский, немецкий, испанский и французский; README также отмечает ограниченные возможности на итальянском, португальском, польском, нидерландском, румынском, чешском и шведском. Модель принимает текст и генерирует текст. Сильная сторона модели — дообучение на диалогах и инструкциях, позволяющее отвечать на вопросы и выполнять текстовые запросы на нескольких языках. Карточка приводит оценивание ilm-eval и демонстрации продолжения случайных запросов. Ограничения: дополнительные языки поддерживаются слабее основных, а в карточке нет данных о длине контекста. Лицензия — Apache 2.0.