III.10Проекты, процессы и операционное управление

M7Yamshadowexperiment28_PasticheNeuralsirkrishna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/PasticheNeuralsirkrishna-7B. Веса содержат 7,1 млрд параметров и опубликованы в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текстовые запросы и поддерживает контекст до 32 768 токенов, что позволяет использовать её для продолжения текста и ответов на длинные запросы. Данных о специализации на конкретном языке или предметной области в карточке нет. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценки качества и сведения о дополнительных возможностях в карточке не приведены.

mergekit-community/mergekit-slerp-eundxnq — языковая модель, созданная сообществом с помощью mergekit путём слияния Meta-Llama-3-8B и Meta-Llama-3-8B-Instruct методом SLERP. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Слияние базовой и инструкционной версий Llama 3 объединяет возможности продолжения текста и следования инструкциям. Модель принимает текст и выдаёт текст; метаданные отмечают поддержку чата. README не приводит отдельные результаты оценки качества или сведения о поддерживаемых языках, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Для использования действуют условия лицензии базовых моделей Meta-Llama-3.

edinlp/mistral-7b-v0.3-sft — дообученная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана на основе mistralai/Mistral-7B-v0.3 и дообучена на наборе данных openhermes-2.5; метаданные отмечают возможность диалогового использования. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст, а базовая модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README не приведены результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с карточкой модели и файлами лицензии репозитория.

cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_DPO — версия модели Mixtral, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на основе cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_24B. Она предназначена для генерации текста; карточка сообщает об улучшении метрик после DPO, но не приводит сами метрики или подробности обучения. Модель использует архитектуру MixtralForCausalLM с механизмом смеси экспертов (MoE), содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

MoMo-72B-LoRA-V1.4 — языковая модель Moreh для генерации текста, дообученная методом SFT с LoRA на базе QWEN-72B. Для обучения использовалась платформа MoAI и набор данных Open-Orca/SlimOrca; слияние весов не выполнялось, а обученные веса были согласованы с архитектурой Llama для совместимости с ней. Модель представляет собой плотную авторегрессионную архитектуру LlamaForCausalLM примерно на 71 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и текста по запросу, в том числе в сценариях диалогового ассистента. В карточке приведены результаты отдельных оценок, однако часть значений отмечена как TBU, поэтому они не дают полной картины качества. В метаданных указан английский язык. Лицензия — MIT.

MotherEarth создала эту объединённую языковую модель с помощью mergekit, применив линейное слияние MotherEarth-Proverbs-1.0-8B и Hermes-ClimateStorm-Sauerkraut-abliterated. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; принимает текст и выдаёт текст. Контекст модели составляет до 8192 токенов. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на текстовые запросы. README подтверждает способ слияния и состав объединения, но не описывает специальные предметные навыки или языки. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

zelk12/MT1-Gen4-MA-gemma-2-S5S4-9B — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Gemma 2, опубликованная в формате safetensors. Согласно карточке, она создана методом SLERP с помощью mergekit из allknowingroger/GemmaSlerp5-10B и allknowingroger/Gemmaslerp4-10B. Каталог указывает около 9 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и других сценариев, поддерживаемых конвейером text-generation. В метаданных отмечена возможность чата; сведения о поддерживаемых естественных языках и специализированной области применения не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NearalMistral-2x7B — чат-модель семейства Mixtral с архитектурой смеси экспертов (MoE), созданная Corianas с помощью LazyMergekit путём объединения mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Corianas/Neural-Mistral-7B. Она предназначена для генерации текста и ответов на диалоговые запросы. В конфигурации указаны два эксперта и случайный режим маршрутизации; метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0. README не приводит результаты оценки качества, подробностей о поддерживаемых языках или специальных предметных областях.

NeuralsirkrishnaShadow_Inex16Calme — объединённая модель на базе двух моделей Mistral: automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специальные сценарии, языки или ограничения качества модели.

Neural-Zephyr — языковая модель для диалогов и генерации текста, опубликованная ai-agi. По карточке, это гибридная модель на основе весов Neural-Chat и моделей семейства Zephyr, объединённых суммированием параметров в соответствующих слоях. Карточка указывает размер 14 млрд параметров, тогда как метаданные каталога содержат оценку 7,1 млрд; архитектура в метаданных — плотная MistralForCausalLM, а контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена прежде всего для англоязычных диалогов с ассистентом и генерации текста. В карточке указаны дообучение на открытых и синтетических наборах данных и связь Zephyr-7B-β с mistralai/Mistral-7B-v0.1; метаданные подтверждают поддержку чата. Карточка сообщает лицензию MIT, а метаданные — Apache-2.0, поэтому сведения о лицензии расходятся. По карточке модель может выдавать проблемный текст при соответствующих запросах.

Nyxene-v1-11B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором beberik путём слияния нескольких моделей семейства 7B с помощью mergekit. В README указаны Starling-LM-7B-alpha, DPOpenHermes-7B, juanako-7b-UNA, loyal-piano-m7 и notus-7b-v1; автор описывает эксперименты с их сочетанием для получения более творческих ответов. Модель содержит 10,6 млрд параметров, использует формат safetensors, контекст до 32 768 токенов и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, следования инструкциям и творческой генерации текста. README приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 67,58, но не описывает методику оценивания подробно. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

S4sch/Open-Hermes-2.5-neural-chat-3.1-frankenmerge-11b — объединённая плотная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная чередованием слоёв teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Intel/neural-chat-7b-v3-1 методом passthrough. В репозитории указаны 11,3 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors; модель предназначена для диалоговой генерации текста. Её можно использовать для ведения беседы и генерации ответов на текстовые запросы. README не приводит результатов бенчмарков, поэтому качество и преимущества слияния по сравнению с исходными моделями не подтверждены. Лицензия — Apache-2.0.

3MPER0RR/Qwen3.8-27B-3MPER0RR-abliterated — дообученная диалоговая модель семейства Qwen, созданная 3MPER0RR на основе Qwen/Qwen3.8-27B. В метаданных указаны плотная архитектура Qwen3.5, 27 млрд параметров для базовой модели и поддержка генерации текста и чата. Модель подходит для диалогов и генерации текста. Карточка сообщает, что модель прошла тестирование и была сохранена, но не описывает метод дообучения, языки, контекстное окно или отдельные возможности версии «abliterated». Лицензия — Apache 2.0.

mondk/Safetensors.claude-sonnet-mistral-7b-it-v0.3 — разговорная языковая модель, созданная на основе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit и дообученная на датасете mondk/claude-v2-super.jsonl. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на вопросы и ведение беседы на английском языке. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс вызова инструментов. Весы опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка краткая, поэтому конкретные результаты оценивания и дополнительные ограничения не описаны.

arcee-ai/Saul-Base-Clown-7B-Instruct-slerp — текстовая генеративная модель, созданная объединением Equall/Saul-Base и CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная причинная языковая модель архитектуры Mistral объёмом 7,1 млрд параметров, сохранённая в формате safetensors; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Её можно применять для ответов на запросы, написания и редактирования текстов, а также для задач, где полезны объединённые характеристики исходных моделей. В карточке не приведены отдельные результаты оценки качества или сведения о поддерживаемых языках. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов и поведение могут зависеть от используемого шаблона промпта; самостоятельные сведения о тестировании и ограничениях в карточке отсутствуют.

Seamaiiza-7B-v3-32k — языковая модель AlekseiPravdin, полученная слиянием трёх моделей семейства Mistral с помощью mergekit и метода dare_ties. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache 2.0. Модель подходит для ведения диалога и генерации продолжений текста. Данные карточки не уточняют поддерживаемые естественные языки, специализацию по областям или результаты оценивания качества.

sfmunfilteredmidtrainalignment-3k4k5ksimpleavgmerge — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit. В линейном слиянии использованы предобученные чекпойнты на шагах 3000, 4000 и 5000; последний указан как базовый. Архитектура — GPT-NeoX, модель плотная, содержит 8,8 млрд параметров и принимает текст для генерации текста. Нативная длина контекста — 16 384 токена; модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста. Лицензия в доступных данных не указана.

Smoke_7B — дообученная FourOhFour/Vapor_7B модель на архитектуре Qwen2 для генерации текста и диалогов. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README указано, что модель обучена на датасете, обозначенном как None; подробности о данных и результатах оценки ограничены значением loss 1,4023. Модель подходит для генерации ответов в диалогах и других сценариев текстовой генерации. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Spaetzle-v66-7b — объединённая модель для генерации текста и диалоговых ответов, созданная cstr с помощью LazyMergekit из flemmingmiguel/NeuDist-Ro-7B, cstr/Spaetzle-v53-7b и ResplendentAI/Flora_DPO_7B. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ведения диалога. В карточке не приведены сведения о целевых языках или специализированных областях применения, поэтому её можно описать как модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — CC BY-SA 4.0. Качество ответов и языковой охват зависят от составляющих моделей; README отмечает, что сведения о происхождении обучающих данных одной из них, Spaetzle-v53-7b, проследить по этой карточке нельзя. Это объединение весов, а не новая версия базовой модели, полученная обучением на отдельном корпусе.

Stella-mistral-nemo-12B — созданная nbeerbower объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Модель размером 12,1 млрд параметров создана методом Model Stock с помощью mergekit; базой слияния послужила nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v2. В объединение вошли несколько моделей Mistral Nemo, включая варианты для ролевого общения, инструкций и научного текста. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста в чат-сценариях. Указанная длина контекста — 1 024 000 токенов; модель использует формат весов safetensors и библиотеку Transformers. README не описывает отдельные целевые языки, поэтому их не уточняю. Качество и поведение зависят от конкретного запроса и объединённых исходных моделей; в карточке нет оценок или подробных ограничений применения. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Stella-mistral-nemo-12B-v2 — языковая модель, созданная nbeerbower слиянием предварительно обученных моделей методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве базовой использована nbeerbower/mistral-nemo-bophades-12B; в слияние также вошли три модели семейства Gutenberg, включая Lyra-Gutenberg-mistral-nemo-12B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации и продолжения текста в диалоговом формате. Метаданные указывают контекстное окно до 1 024 000 токенов, а карточка приводит результаты оценок IFEval и BBH. Данные о поддерживаемых естественных языках и специализированных прикладных областях не приводятся. Лицензия в предоставленных источниках не указана. Поскольку это слияние нескольких моделей, свойства и условия использования могут зависеть от исходных чекпойнтов; фактическая производительность для конкретных сценариев требует проверки.

WestLakev2-IreneRP-Neural-7B-slerp — объединённая текстовая модель на базе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из Smuggling1710/IreneRP-Neural-7B-slerp и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo. Для объединения использован метод slerp с настройками смешивания для слоёв self-attention и MLP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов и продолжения текста. В репозитории представлены веса Safetensors. Лицензия в доступных данных не указана. Качество и поведение унаследованы от объединяемых моделей; отдельные результаты оценки или рекомендации по развёртыванию в карточке не приведены.

Xwin-LM-7B-V0.1 — языковая модель команды проекта Xwin-LM, разработанная на основе Llama 2 и дообученная с применением методов выравнивания, включая supervised fine-tuning и RLHF. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст. Контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и многоходового диалога по шаблону Vicuna. В README для версии 7B указана доля побед 87,82% на AlpacaEval среди моделей 7B. Авторы отмечают поддержку быстрого инференса через vLLM. Модель распространяется по лицензии Llama 2; её результаты описаны для бенчмарков и не гарантируют качество на произвольных запросах.

YamshadowInex12_Multi_verse_modelExperiment28 — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием моделей automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована MaziyarPanahi 9 апреля 2024 года и распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/YamshadowInex12_YamNeuralsirkrishna — слитая языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0. Данные карточки не уточняют языки, сценарии применения и сравнительные характеристики модели.

mncai/yi-34B-v3 — языковая модель от MindsAndCompany, дообученная на базе Yi-34B с instruction tuning и DPO. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, например для бизнес-ассистентов и чат-ботов. Модель имеет плотную архитектуру семейства Llama с классом LlamaForCausalLM, содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке приведён пример вопроса на корейском языке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии other; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты. Карточка описывает её как основу для решений MindsAndCompany, включая Code Assistant и TOD Chatbot, но не приводит оценок качества или подробных ограничений применимости.

ShenaoZ выпустил чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученную методом DPO на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Она предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на вопросы. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов; модель поставляется в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. Карточка не содержит сведений об оценке качества или специальных ограничениях применения.

ShenaoZhang/0.001_idpo_same_iter_1 — дообученная модель Mistral для генерации текста и диалогового общения. Она создана на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и дообучена на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized; в архитектуре используется плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога. Для репозитория указана лицензия MIT. Карточка не содержит сведений о результатах оценки качества или специальных ограничениях применения.

ishikaa/acquisition_generator_AS_confidence_numina_qwen14b — генеративная языковая модель из семейства Qwen2, доступная через библиотеку Transformers. В метаданных указаны размер около 14 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и поддержка задачи text-generation; в тегах также отмечен conversational-сценарий. Разработчик, базовая модель, языки и назначение дообучения в карточке не описаны. Модель может применяться для генерации и продолжения текста, формирования ответов в диалогах и подготовки черновиков на основе текстового запроса. Сильными сторонами являются крупный размер и длинный контекст, однако специализированные качества модели, результаты оценки, данные обучения и практическая эффективность не подтверждены в README. Лицензия в предоставленных материалах не указана, поэтому условия распространения и коммерческого использования необходимо проверять отдельно.

Bactrian-X LLaMA 7B — языковая модель MBZUAI для генерации ответов на инструкции на 52 языках. Она основана на LLaMA-7B и дообучена на переводах инструкций из наборов Stanford Alpaca и Databricks Dolly; ответы для разных языков были созданы с помощью GPT-3.5-turbo. В репозитории размещена объединённая версия весов с LoRA-дообучением, архитектура — плотная авторегрессионная LLaMAForCausalLM, размер — около 6,6 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Модель предназначена для многоязычного следования инструкциям и генерации текста: например, для ответов на вопросы, выполнения просьб и создания черновиков на поддерживаемых языках. Веса доступны в формате PyTorch по лицензии MIT. К ограничениям относятся возможная предвзятость, внесённая машинным переводом инструкций, и влияние англоязычных культурных установок в данных; длина контекста составляет 2048 токенов.