III.10Проекты, процессы и операционное управление

YamshadowStrangemerges_32_YamStrangemerges_32 — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированные сценарии или языковую специализацию модели.

YamT3qm7xp_Strangemerges_30Pastiche — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Сведений о специализации, языках и известных ограничениях в карточке нет.

Zebrafish-7B — текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная mlabonne методом Model Stock с помощью LazyMergekit. Она объединяет liminerity/M7-7b и rwitz/experiment26-truthy-iter-0; в конфигурации также указана mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель слияния. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В карточке приведены результаты сравнительных оценок по AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 допускает использование с атрибуцией и ограничивает коммерческое применение.

zephyr-7b-spin-iter0-v0 — диалоговая языковая модель Argilla, дообученная методом SPIN на базе alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full с использованием набора argilla/10k_prompts_SPIN_iter0_zephyr_top. Это плотная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге. В README приведены результаты оценки, включая средний балл MT-Bench 6,41. Модель принимает текст и генерирует текст. Доступна в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. README не приводит подробных сведений о данных обучения и ограничениях; качество ответов и пригодность для конкретных задач следует оценивать отдельно.

Yaxin1992/zephyr-beta-llama2-7b-ties — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Zephyr 7B Beta и Llama 2 7B Chat методом TIES с помощью mergekit. В метаданных указана архитектура MistralForCausalLM с плотной структурой, около 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и использования в качестве ассистента. Слияние выполнено на основе HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta с включением meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf; в README приведена конфигурация слияния и типом float16. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Карточка не сообщает отдельные результаты оценки качества или специализированные предметные области. Лицензия в предоставленных данных не указана.

sstoica12/acquisition_llama8bins_omnimath_confidence — текстовая генеративная модель, размещённая пользователем sstoica12 на Hugging Face. По метаданным она относится к семейству Llama, использует библиотеку Transformers и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает conversational-сценарии. Модель может применяться для диалоговых ответов, продолжения текста, подготовки черновиков и других задач генерации на основе текстового запроса. Заявлена длина контекста до 131 072 токенов, что позволяет обрабатывать большие входные последовательности. README создан автоматически и не содержит сведений о разработчике, базовой модели, языках, данных обучения, результатах оценки или лицензии.

Muchai12/akili-qwen2.5-7b-continuous — текстовая генеративная модель Muchai12, дообученная на unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и работы в сценариях общения с ассистентом; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она поддерживает английский язык, а длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Специфические ограничения и результаты оценки качества в карточке не описаны.

All_like128-zephyr-7b-sft-full — диалоговая языковая модель, созданная дообучением alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках и результаты оценки качества. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

knifeayumu/Behemoth-v1.2-Magnum-v4-123B — объединённая языковая модель, созданная автором knifeayumu методом SLERP с помощью mergekit на основе TheDrummer/Behemoth-123B-v1.2 и anthracite-org/magnum-v4-123b. Модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 122,2 млрд параметров; доступны веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, в том числе для создания прозы. Объединение настроено так, чтобы уменьшить выраженность чрезмерно сексуального тона, отмечавшегося у одной из версий Magnum, и улучшить связность ответов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. В метаданных указана лицензия «other», поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели и лицензиями базовых моделей.

Berry-Spark-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом SLERP из Arcee-Spark и Very_Berry_Qwen2_7B. Модель содержит 6,1 млрд параметров, работает с текстом и предназначена для генерации текста и диалогов; каталог также отмечает поддержку чата. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель можно использовать для диалоговых помощников, ответов на вопросы и генерации связного текста. Arcee-Spark описана в каталоге как компактная многоязычная модель, также способная помогать с программированием, однако README Berry-Spark не приводит отдельные оценки или гарантии качества этих сценариев. Модель распространяется в формате Safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Captain-Eris_Twighlight-Magnum-12B — объединённая разговорная языковая модель на основе архитектуры Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из anthracite-org/magnum-v4-12b и Nitral-archive/Captain_Eris-Twighlight-12B. Модель содержит 12,1 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и диалоговых ответов; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а карточка указывает контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для чат-сценариев и генерации прозы. Метаданные связывают одну из базовых моделей с ответами в стиле Claude 3, но отдельные языки и специальные прикладные области для этой модели не заявлены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели unsloth/ERNIE-4.5-0.3B-PT на Hugging Face совпадает с карточкой baidu/ERNIE-4.5-0.3B-PT, поэтому описание составлено по ней. ERNIE-4.5-0.3B-PT — компактная текстовая плотная авторегрессионная модель семейства ERNIE 4.5, разработанная Baidu. Это вариант с весами PyTorch для Transformers; модель прошла постобучение и предназначена для понимания и генерации текста, включая диалоговые сценарии. Она содержит 318,2 млн параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для запуска через библиотеку Transformers требуется версия 4.54.0 или новее; также в README приведён пример обслуживания через vLLM. Модель принимает и генерирует текст. В карточке указаны английский и китайский языки. Лицензия Apache-2.0. Карточка описывает ERNIE 4.5 в целом как мультимодальное семейство, но именно вариант 0.3B-PT обозначен как текстовая модель, поэтому возможности обработки изображений ему не приписываются.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment24Alloyingotneoy — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment24Alloyingotneoy-7B. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста по текстовому запросу и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для продолжения текста, диалоговых ответов и других задач генерации на основе текстового ввода. В карточке не описаны отдельная специализация, языковая ориентация или дополнительные возможности, поэтому назначение следует считать общим. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Experiment28T3q_Experiment28Yam — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment28Yam-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые продолжения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения или отдельные языковые возможности модели.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Inex12Experiment28 — объединённая текстовая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данные о специальных сценариях применения и поддерживаемых языках в карточке отсутствуют. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. Она предназначена для генерации текста; размер модели составляет 7,1 млрд параметров, а контекст — до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или областях применения в карточке нет.

flammen25-mistral-7B — созданная flammenai объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, полученная методом SLERP с помощью mergekit из flammenai/flammen24X-mistral-7B и nbeerbower/KawaiiMahou-mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая чатовые и ролевые диалоги. Базовая модель nbeerbower/KawaiiMahou-mistral-7B описана как дообученная на японских данных предпочтений; карточка данной модели не уточняет отдельные языковые характеристики результата. Лицензия — Apache-2.0.

FoFoNet-SuperMBX-slerp — языковая модель, созданная слиянием flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и vanillaOVO/supermario_v4 разработчиком репозитория fterry с помощью LazyMergekit. Для объединения использован метод slerp с настройками смешивания для слоёв self-attention и MLP. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Подходит для сценариев генерации текста общего назначения. В карточке не описаны конкретные языки, специализация или оценка качества модели. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

FsfairX-Zephyr-Chat-v0.1 — чат-модель, разработанная авторами репозитория sfairXC. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Она создана методом итеративного обучения с подкреплением по обратной связи (GSHF): три итерации применены к HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta с оценками reward model и примерно 60 тысячами промптов, сгенерированных ChatGPT; внешние ответы в обучении не использовались. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов в формате чат-шаблона базовой модели. В README сообщаются результаты оценки на Alpaca Eval v2 и MT-bench, но они не гарантируют качество в иных сценариях. Язык карточки и метаданные не подтверждают конкретные языки обучения или поддержки. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

SaisExperiments/Gemma-2-2B-Opus-Instruct — компактная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная дообучением google/gemma-2-2b-it на наборе kalomaze/Opus_Instruct_25k. Модель содержит 2,7 млрд параметров, принимает текст и предназначена для диалоговой генерации текста; максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Модель подходит для создания ответов на вопросы, ведения диалогов и генерации инструктивных ответов. В README автор сообщает об обучении на 39,5 млн токенов, но отмечает неопределённость в качестве результата, поэтому надёжность и качество ответов требуют проверки на целевых задачах. Лицензия — Gemma; её условия использования определяются лицензией Google Gemma.

beomi/gemma-ko-7b — базовая текстовая модель Gemma-Ko, выпущенная автором beomi на основе Gemma-7B от Google. Это плотная авторегрессионная архитектура-декодер Gemma с 8,2 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана прежде всего на корейский и английский языки. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а также для черновиков писем, творческих текстов и языковых упражнений. Её можно запускать на локальном компьютере или в облачной инфраструктуре; для работы используется Transformers. В карточке приведены общие сценарии семейства Gemma, однако результаты бенчмарков этой версии не указаны. Качество ответов зависит от данных и формулировки запроса: модель может ошибаться в фактах, упускать нюансы и воспроизводить смещения. Указана лицензия other; использование регулируется условиями Gemma, на которые ссылается карточка.

h2oai/h2ogpt-gm-7b-mistral-chat-sft-dpo-rag-v1 — разговорная языковая модель H2O.ai, обученная с помощью H2O LLM Studio на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель подходит для создания ответов в чате, подготовки черновиков и помощи с вопросами по предоставленному контексту. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка сообщает об обучении SFT и DPO, а также указывает RAG в названии, но не описывает отдельные механизмы извлечения документов или гарантии точности ответов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Ответы могут быть ошибочными, бессвязными, предвзятыми или оскорбительными, поэтому важные сведения требуют проверки.

Ice0.29-06.11-RP — созданная разработчиком модели Icefog72 объединённая языковая модель для генерации текста и диалогового общения. Она построена на архитектуре Mistral с плотной causal language model и содержит 7,1 млрд параметров; указанный контекст составляет 32 768 токенов. Модель получена слиянием двух предварительно обученных моделей методом SLERP через mergekit. Веса представлены в формате safetensors, тип данных при слиянии — bfloat16. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалога. В карточке не приведены сведения о языках, специальных областях применения и количественной оценке качества. Лицензия в доступных данных не указана.

ICONNAI ICONN-e1-Beta — разговорная модель общего назначения на архитектуре Mixtral MoE с 23,4 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Разработчик описывает её как модель для повседневных задач, логики и диалога с учётом эмоциональных сигналов: она должна подстраивать тон и стиль ответа. В README также заявлены возможности рассуждения и специализированные экспертные варианты для математики, науки и программирования, однако отдельный статус этих экспертов в данном репозитории не подтверждён. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает поддержку чата. Для запуска README рекомендует как минимум четыре GPU Nvidia A100 либо одну B100, а также 120 ГБ оперативной памяти и 120–192 ГБ видеопамяти. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache 2.0. Заявления о качестве рассуждений и эмоциональной адаптации приведены разработчиком и не сопровождаются в карточке результатами оценивания; указанные аппаратные требования высоки.

InnerILLM-0x00d0-Ox0dad0-nous-nous-v2.0-7B-slerp — языковая модель, созданная InnerI слиянием методом SLERP через LazyMergekit моделей OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и 0x0dad0/nous_nous_v2_0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста. Она принимает текст и формирует текстовые продолжения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16. Модель подойдёт для текстовых диалогов и генерации текста, однако карточка не приводит оценок качества, конкретных рекомендаций по применению или сведений о поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Richardyoung/Llama-3.1-8B-Instruct-heretic — диалоговая текстовая модель на архитектуре Llama 3.1, основанная на Meta Llama 3.1 8B Instruct и дообученная автором репозитория. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотный авторегрессионный Transformer с Grouped-Query Attention и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Репозиторий помечен как uncensored и decensored; заявленный pipeline — генерация текста. Модель подходит для диалогового помощника, ответов на вопросы, написания и преобразования текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Метаданные описывают её как чат-модель; README содержит сведения о базовой модели Meta Llama 3.1, но не отдельные оценки качества или подробное описание изменений в этой версии. Файлы представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Следует учитывать условия этой лицензии и применимые правила использования; удаление или ослабление отказов, подразумеваемое метками uncensored и decensored, может привести к генерации небезопасного или нежелательного содержимого.

DeepMount00/Llama-3.1-Distilled — дообученная языковая модель, разработчик — Michele Montebovi. Она построена на базе meta-llama/Meta-Llama-3-8B и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных указаны английский и итальянский языки; библиотека — Transformers, веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Llama 3.

Dogge/llama-3-70B-uncensored — дообученная Dogge разговорная языковая модель семейства Llama 3 с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров. Базовая модель — unsloth/llama-3-70b-bnb-4bit; для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке. Контекст составляет 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Llama-3-DARE-v2-8B — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В основе лежит meta-llama/Meta-Llama-3-8B, в объединение также включена meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Модель разработана автором репозитория rmihaylov и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM с плотной структурой и примерно 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 8192 токенов и рассчитана преимущественно на английский язык. Файлы представлены в формате safetensors; библиотека для работы — Transformers. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточками базовых моделей и условиями, указанными автором репозитория. Карточка не сообщает результаты оценки качества или отдельные ограничения модели.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment24Shadow — слитая языковая модель, объединяющая automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment24Shadow-7B. Модель разработана на архитектуре Mistral с плотной структурой и содержит 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии и продолжение заданного текста. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не указаны специальные предметные области или языки. Поскольку происхождение и возможности исходных моделей описаны ограниченно, качество и специализацию результата следует оценивать на целевых задачах.