III.10Проекты, процессы и операционное управление

jeiku/RocketHermesZephyrBoros_3B — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit. В качестве базовой использована jeiku/Rosa_v1_3B, а в слияние также вошли pansophic/rocket-3B, jondurbin/airoboros-3b-3p0, cxllin/StableHermes-3b и stabilityai/stablelm-zephyr-3b. Для объединения применён метод task arithmetic; веса сохранены в формате safetensors с точностью float16. Модель построена на архитектуре StableLM Epoch, содержит 2,7 млрд параметров и имеет контекст длиной 4096 токенов. Она предназначена для диалогов, ответов на запросы и генерации текста; карточка отмечает разговорные возможности. В метаданных указана лицензия не была, поэтому условия использования по доступным данным описать нельзя.

samantha-mistral-instruct-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi слиянием методом SLERP моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Samantha-Mistral-Instruct-7B. Она предназначена для генерации текста в формате диалога и выполнения инструкций; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает состав и конфигурацию слияния, но не приводит отдельных оценок качества или специализированных сценариев; применимость к конкретным задачам следует проверять на собственных данных.

Модель SongTonyLi/SFT_D1chosen_top3KSamples — дообученная языковая модель семейства Llama на основе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit. Разработчик — SongTonyLi; обучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для генерации текста. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. В карточке указана поддержка английского языка. Лицензия — Apache-2.0.

Spaetzle-v65-7b — текстовая диалоговая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная cstr как слияние моделей методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны Spaetzle-v62-7b и yleo/EmertonMonarch-7B; метаданные каталога связывают модель с yleo/EmertonMonarch-7B, поэтому точный состав слияния в источниках описан неодинаково. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст, использует формат чата и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Качество и конкретные сильные стороны в карточке не оценены; как модель-генератор она может выдавать неточные или нежелательные ответы.

Spaetzle-v68-7b — слитая модель на 7,1 млрд параметров, созданная автором cstr с помощью LazyMergekit из Spaetzle-v65-7b и Spaetzle-v64-7b. Она использует плотную архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Слияние выполнено методом DARE-TIES с маской int8 и сохранением весов в bfloat16. Модель можно использовать для диалоговых ответов и других задач генерации текста. README не приводит результатов оценки качества или подробного перечня поддерживаемых языков, поэтому конкретные преимущества и языковое покрытие установить нельзя. Лицензия — CC-BY-NC-SA-4.0: использование ограничено некоммерческими условиями и требованием ShareAlike.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны специальные предметные области, языковая специализация или результаты оценки качества.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Strangemerges_32Strangemerges_30 — объединённая модель на базе Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Сведения о конкретных языках и специализированных областях применения в доступных материалах отсутствуют.

TenyxChat-7B-v1 — чат-модель компании Tenyx на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она дообучена на базе OpenChat 3.5 методом Direct Preference Optimization (DPO) на наборе предпочтений UltraFeedback и предназначена для диалогов в формате полезного ассистента. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает английский язык и контекст до 8192 токенов. Разработчики сообщают о результатах на MT-Bench и нескольких тестах общих знаний и рассуждений. В карточке заявлено, что их подход направлен на снижение забывания при дообучении; сама модель при этом может давать многословные ответы, испытывать трудности с математикой и рассуждениями и генерировать нежелательный контент при провокационных запросах. Она не была специально настроена на соответствие человеческим предпочтениям в области безопасности. Лицензия — Apache 2.0.

Tess-M-v1.2 — экспериментальная версия универсальной большой языковой модели из серии Tess, разработанной migtissera. Модель построена на архитектуре Llama и дообучена на базе Yi-34B-200K; размер составляет около 33,9 млрд параметров, контекст — до 200 000 токенов. Для диалога используется формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач. Версия v1.2 устарела и помечена разработчиком как экспериментальная; в README рекомендуется стабильный выпуск Tess-M-v1.3. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией в репозитории.

Unichat-llama3-Chinese-8B — диалоговая модель генерации текста, выпущенная AI-инновационным центром China Unicom. Это модель семейства Llama 3 с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров, дообученная всеми параметрами на китайских инструкционных данных. Она предназначена для вопросов и ответов на китайском языке и поддерживает диалоговые сценарии; в примерах также показаны решение математических задач и подготовка предложений для разных отраслей. Модель сохраняет исходный контекст длиной 8192 токена. В карточке заявлены китайский и английский языки, формат весов PyTorch и лицензия Apache-2.0. Ответы могут содержать ошибки; примеры в карточке не гарантируют точности, а медицинские и другие профессиональные ответы требуют проверки специалистом.

Zephyr 7B β — чат-модель, разработанная Hugging Face H4 как вторая версия серии Zephyr. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная методом Direct Preference Optimization на синтетических диалогах UltraChat и предпочтениях из UltraFeedback. Она предназначена для общения в формате помощника и генерации ответов на английском языке; длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке описаны хорошие результаты на MT-Bench и AlpacaEval на момент выпуска. Модель уступает более крупным и проприетарным системам в сложных задачах программирования и математики. Она не прошла этап RLHF для выравнивания с человеческими предпочтениями по безопасности и может выдавать проблемный контент, особенно по соответствующему запросу. Распространяется по лицензии MIT.

Модель ShenaoZ/0.001_ablation_5iters_bs256_nodpo_iter_4 — дообученная версия ShenaoZ/0.001_ablation_5iters_bs256_nodpo_iter_3 на наборах данных updated и original. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения; заявленный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией MIT.

Модель mt1234/1234456 — разговорная языковая модель, дообученная разработчиком mt1234 на базе unsloth/phi-4-unsloth-bnb-4bit с помощью Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где требуется получать текстовые ответы на текстовые запросы. Модель имеет плотную архитектуру класса LlamaForCausalLM и содержит 14,1 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 16 384 токена; в метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch, а для использования указана лицензия Apache-2.0.

Calme-Clown-Extended — языковая модель Arcee AI для генерации текста. Это слияние моделей arcee-ai/Clown-DPO-Extended и arcee-ai/Calme-Instruct-Extended методом SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 8,9 млрд параметров. Модель принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не приводит сведения о целевых языках, сравнительных преимуществах или оценках качества.

Clown-DPO-Extended — языковая модель для генерации текста, созданная Arcee AI на основе CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo с помощью mergekit. При расширении архитектуры Mistral каждые пять слоёв добавлялся новый слой; параметры o_proj и down_proj новых слоёв инициализировались нулями по подходу LLaMA Pro. Модель содержит 8,9 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в задачах общего назначения. В README приведены результаты базовой модели из набора OpenLLM, а не отдельная оценка Clown-DPO-Extended. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Cosmosis-3x34B — разговорная языковая модель Weyaxi, построенная на архитектуре Mixtral с разреженной экспертной структурой MoE. В репозитории указано 33,9 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Метаданные указывают контекст длиной до 200 000 токенов. Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В README приведены варианты шаблонов запросов ChatML, Human Assistant, Alpaca и Vicuna, но автор не определяет предпочтительный шаблон и отсылает к шаблонам модели bagel-dpo-34b-v0.2. В README также приведены результаты оценки на бенчмарках, включая средний результат 75,39. Модель основана на объединении нескольких экспертных моделей; точная схема создания описана в конфигурации воспроизведения, однако доступный текст README её не раскрывает. Лицензия обозначена в метаданных как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории. Автор отмечает неопределённость с выбором шаблона промпта.

CrystalMistral-24B — текстовая генеративная модель семейства Mixtral, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния четырёх моделей: eren23/dpo-binarized-NeuralTrix-7B, macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo, Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp и cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser. Архитектура — MixtralForCausalLM с механизмом смеси экспертов (MoE); в репозитории указаны веса Safetensors, а метаданные содержат размер 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на запросы. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет поддерживаемые языки, качество на конкретных задачах или специальные ограничения применения.

Это объединённая языковая модель mergekit-community, созданная методом SLERP на основе arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM с плотной архитектурой и содержит 7,1 млрд параметров; опубликованные веса представлены в формате Safetensors, а библиотека запуска — Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях: она принимает текстовый запрос и формирует текстовый ответ. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельные прикладные области или языковые характеристики, поэтому их нельзя уточнить по имеющимся данным. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nitral-Archive/Eris-Daturamix-7b — текстовая генеративная модель, созданная объединением ResplendentAI/Datura_7B и Test157t/Eris-Floramix-7b методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная Mistral-модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка указывает на объединение двух моделей, но не описывает отдельные сценарии применения или языки. По метаданным базовая модель англоязычная и менее склонна к отказам, однако README не уточняет поведение именно этого объединения. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели и у исходных моделей.

Dohyeon1/ERNIE-M-SMoE-ngroups48 — языковая модель семейства ERNIE 4.5 с разреженной MoE-архитектурой, опубликованная пользователем Dohyeon1 на Hugging Face и предназначенная для генерации текста. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате Safetensors. Модель содержит 3,3 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов, что делает её подходящей для диалогов, продолжения текста, подготовки черновиков и работы с большими текстовыми фрагментами. Метаданные также указывают на conversational-сценарии применения. README не содержит сведений о разработчике, языках, лицензии, обучающих данных, результатах оценки, точной конфигурации архитектуры и ограничениях. Поэтому перед использованием в продуктивных или коммерческих системах необходимо отдельно проверить лицензию, языковую поддержку и качество модели на целевых данных.

Experiment26Yamshadow_ShadowCalme — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Модель основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она принимает текстовые запросы и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации и других задач, где требуется продолжать или создавать текст. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробностей о языковой специализации модели.

GaMS-9B-Instruct — инструктивная версия языковой модели семейства GaMS, разработанная исследовательской командой Факультета компьютерных и информационных наук Люблянского университета. Модель основана на Gemma 2 и дообучена методом supervised fine-tuning на базе cjvt/GaMS-9B; она содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и имеет контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: она может помогать создавать и редактировать тексты, составлять краткие пересказы, отвечать на вопросы и поддерживать языковую практику. Основные языки — словенский и английский; также поддерживаются хорватский, сербский и боснийский. По метаданным репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Gemma. Качество ответов зависит от данных и формулировки запроса: возможны фактические ошибки, предвзятость и трудности с неоднозначными или сложными задачами. Модель может генерировать вредный или вводящий в заблуждение текст, поэтому результаты требуют проверки и подходящих мер безопасности.

recoilme/Gemma-2-Ataraxy-Gemmasutra-9B-slerp — слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. В метаданных указана базовая модель lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-9B; веса опубликованы в формате Safetensors, модель предназначена для генерации текста и общения.

GLM-Edge-4B-Chat — разговорная языковая модель семейства GLM от zai-org. Она предназначена для диалогов и генерации текста; в каталоге для неё указана задача text-generation и возможность chat. Модель имеет плотную архитектуру GlmForCausalLM и содержит 4,1 млрд параметров. Родной размер контекстного окна — 8192 токена. В метаданных указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией в репозитории. Карточка предлагает использовать библиотеку Transformers, но не содержит сведений о поддерживаемых языках, обучении и результатах оценки.

KafkaLM-8x7B-German-V0.1 — языковая модель с разреженной экспертной архитектурой MoE, созданная Деннисом Дикманном в рамках проекта Seedbox. Она основана на Mixtral 8x7B от Mistral AI и дообучена на отфильтрованной выборке немецкоязычных инструкций, переведённых с английского. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы и повседневных задач на немецком языке, в том числе в деловом общении. Она ориентирована на точные, фактологичные ответы, но автор отмечает склонность к творческим формулировкам и выходу за языковые рамки. Лицензия — Apache-2.0; карточка также указывает, что применяются ограничения исходной лицензии Llama 2 и использованных обучающих наборов.

mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-MLXTuned — конверсия модели Meta Llama 3.2 1B Instruct в формат MLX, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm версии 0.20.5. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового использования. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и ориентирована на английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, помощи в написании текстов и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README описывает преобразование в MLX и использование через mlx-lm. Лицензия — Llama 3.2 Community License. Возможности и качество унаследованы от базовой модели; результаты компактной модели могут быть менее надёжными и подробными, чем у более крупных моделей.

Llama-3-Chinese-8B-Instruct — чат-модель на архитектуре Llama, разработанная как дообучение Llama-3-Chinese-8B на 5 млн примеров с инструкциями. Она предназначена для диалога, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленные языки — китайский и английский. Контекстное окно составляет 8192 токена. Для хранения весов используется формат Safetensors. Модель подходит для разговорных сценариев и вопросов и ответов. Карточка не приводит оценки качества или подробных ограничений применения. Лицензия — Apache-2.0.

birgermoell/Llama-3-dare_ties — диалоговая языковая модель, созданная слиянием моделей Meta-Llama-3 с помощью LazyMergekit и метода DARE-TIES. В конфигурации указаны Meta-Llama-3-8B и Meta-Llama-3-8B-Instruct; веса сохранены в формате safetensors с точностью bfloat16. В метаданных указаны 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: ответов на запросы, продолжения текста и работы в роли ассистента. Карточка не описывает дополнительную специализацию или результаты сравнительных оценок. Указанная лицензия — llama2.

Luminis-phi-4 — языковая модель, созданная объединением двух предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. В состав объединения вошли bunnycore/Phi-4-Model-Stock-v4 и bunnycore/Phi-4-RR-Shoup; параметры модели представлены в формате safetensors, архитектура — плотная LlamaForCausalLM. Разработчик — suayptalha. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель содержит 14,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 16 384 токенов и рассчитана на английский язык. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не описывает ограничения качества или безопасности; результаты тестов отражают лишь отдельные бенчмарки и не гарантируют качество в конкретных сценариях.

Luna_3B — объединённая языковая модель, созданная jeiku методом DARE TIES с помощью mergekit. В основу объединения положена jeiku/ToxicNoRobotsRosaHermesBoros_3B; также включены варианты StableLM, дообученные для инструкций, диалога и рассуждений. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она построена на архитектуре StableLM Epoch, содержит 2,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.