III.10Проекты, процессы и операционное управление

EpistemeAI/Reasoning-Llama-3.1-CoT-RE1-NMT — диалоговая языковая модель семейства Llama, разработанная EpistemeAI и дообученная на базе EpistemeAI/Reasoning-Llama-3.1-CoT-RE1. Это плотная модель с 7,5 млрд параметров, контекстом до 131 072 токенов и форматом весов safetensors. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации ответов с многошаговыми рассуждениями. В карточке заявлены сценарии виртуальных помощников, поддержки клиентов, обучения и генерации текстов. Среди датасетов в метаданных указаны AI-MO/NuminaMath-TIR и bespokelabs/Bespoke-Stratos-17k. README также упоминает Unsloth и непрерывное обучение, но не приводит подробностей об их реализации в этой версии. Доступны способ запуска через Transformers и лицензия Apache-2.0. Качество и языковое покрытие отдельно не оценены в предоставленных сведениях.

Saul-Instruct-Clown-7b — языковая модель, созданная arcee-ai слиянием через mergekit моделей CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo и Equall/Saul-Instruct-v1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы, рассуждений и решения задач по текстовому запросу. В README приведены результаты OpenLLM-бенчмарков, включая ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA и GSM8K, но они не гарантируют аналогичного качества на других данных и сценариях. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Это слияние двух моделей, поэтому характеристики и поведение могут сочетать их свойства; отдельные языки, помимо поддерживаемого текстового интерфейса, в предоставленных данных не обозначены.

StarMix-7B-slerp — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Praneeth с помощью mergekit из berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Веса объединены методом SLERP, с разными параметрами смешивания для слоёв self-attention и MLP. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. Карточка приводит результаты оценивания на бенчмарках, но не описывает языковой охват и специализированные области применения.

Tulpar-7b-v2 — языковая модель HyperbeeAI на архитектуре Mistral, дообученная на инструкционном наборе данных, включающем примеры, созданные GPT-4, а также отфильтрованные и подготовленные наборы Airoboros и Platypus. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации ответов по инструкциям; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых сценариев и выполнения текстовых инструкций на английском языке. Она распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Разработчик не гарантирует точность, объективность и отсутствие предвзятости и рекомендует проверять безопасность модели перед внедрением.

WildMBXMarconi-SLERP-7B — слитая модель генерации текста семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из BarryFutureman/WildMarcoroni-Variant1-7B и flemmingmiguel/MBX-7B. Слияние выполнено методом SLERP; модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по запросу и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag.

YamshadowInex12_NeuralsirkrishnaM7 — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralsirkrishnaM7-7B. 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.

Zenith-7B-dpo-v3 — разговорная языковая модель Xenon1 на 7,1 млрд параметров, созданная дообучением Mistral-7B-v0.1 на датасете UltraFeedback с применением методов из работы Self-Rewarding Language Models. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; для форматирования запросов используется шаблон Mistral с маркерами [INST] и [/INST]. Архитектура — плотный трансформер Mistral с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; поддерживаемый контекст — до 32 768 токенов. Модель работает с текстом и ориентирована прежде всего на английский язык. В карточке приведены результаты на ARC Challenge, HellaSwag, TruthfulQA и Winogrande. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Amadeus-Verbo-MI-Qwen-2.5-72B-PT-BR-Instruct-Experimental — объединённая модель на основе Qwen2.5-72B-Instruct и AV-BI-Qwen2.5-72B-PT-BR-Instruct от AmadeusAI. Она предназначена для диалогов и генерации ответов по инструкциям на португальском языке, в том числе для создания структурированного текста. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM с 71,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; доступна в формате safetensors и рассчитана на запуск через Transformers. Веса объединены методом SLERP с помощью mergekit в формате bfloat16. Модель может быть полезна для чат-ботов, генерации текстов и ответов на вопросы на бразильском португальском. В карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов, однако подробности его поддержки не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Lambent/arsenic-v1-qwen2.5-14B — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная Lambent с помощью mergekit и метода SLERP. В состав объединения вошли Lambent/arsenic-v0.1-dpo-qwen2.5-14B и Lambent/qwen2.5-reinstruct-alternate-lumen-14B; первая модель также связана в метаданных с вариантом Qwen2.5 Reinstruct Alternate Lumen. Размер модели — 14 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и структурированных ответов. Автор сообщает о результате 78.0391 на EQ-Bench и 100% разбираемости ответов в своей оценке, но не приводит подробностей методики. В обучении использовались наборы данных Gutenberg и toxic-DPO, а также небольшой экспериментальный синтезированный датасет. Метка карточки предупреждает, что модель может быть не для всех аудиторий; лицензия в предоставленных данных не указана.

DPOB-INMTOB-7B — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit на основе liminerity/Omningotex-7b-slerp и eren23/merged-dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ответов и других задач генерации текста; в README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 76,21, но они не описывают качество на всех сценариях. Веса доступны в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment28Experiment24 — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, например для создания ответов и продолжения текста по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28T3q_Experiment28Experiment24 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Haumea-1.5 — разговорная языковая модель Haumea Labs, дообученная на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоге; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 32 768 токенов, язык карточки — английский. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это 8-битная версия Hermes 3 на базе Llama 3.1 с 70 млрд параметров, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX из NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B с помощью mlx-lm 0.16.1. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям; метаданные также указывают на дообучение исходной Llama 3.1 70B. Поддерживает текстовый ввод и генерацию текста, включая сценарии чат-взаимодействия. Контекст составляет до 131 072 токенов. В карточке заявлен английский язык. Модель распространяется по лицензии Llama 3. Используйте её в совместимой среде MLX; README предлагает установить mlx-lm.

Kev-27B — модель принятия решений, разработанная Jared Palmer. Она обрабатывает один документ или другое текстовое состояние и набор типизированных вопросов с заданными вариантами ответа, а затем за один проход выдаёт вероятности для вариантов, наиболее вероятный ответ и оценку уверенности. Модель предназначена для классификации, маршрутизации и проверки документов, а также для сценариев, где уверенные случаи можно автоматизировать, а сомнительные отправлять на проверку человеку. Она поддерживает API TypeSafe System One и совместима с его SDK. В основе — плотная текстовая архитектура Qwen3.8-27B с 22,3 млрд параметров: причинный языковой backbone работает в режиме без генерации текста, а указательная голова оценивает заданные варианты. Все веса backbone дообучены; версия 2 получена усреднением полновесной тонкой настройки с версией 1. Модель рассчитана на английский язык и состояния до 65 536 токенов; для длинных входов требуется мощное оборудование, включая GPU класса 80 ГБ или Mac с достаточной памятью. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель возвращает оценки только для переданных вариантов и не предназначена для свободной генерации, чата, суммаризации или открытых вопросов. На коротких состояниях версия 2 не превосходит v1, а на длинных контрактах может быть менее точной и чрезмерно уверенной; калибровку следует проверять на данных конкретного применения. Для решений с юридическими, медицинскими, финансовыми или иными серьёзными последствиями нужна проверка человеком.

LFM2-350M-Extract-GGUF — языковая модель компании Liquid AI, основанная на LFM2-350M и распространяемая в формате GGUF. Она предназначена для извлечения важной информации из неструктурированных документов, включая статьи, расшифровки и отчёты, с преобразованием результатов в структурированные форматы JSON, XML или YAML. Модель подходит для извлечения реквизитов счетов из электронных писем, преобразования нормативной отчётности в XML, структурирования обращений в службу поддержки для аналитических конвейеров, а также наполнения графов знаний сущностями и их атрибутами. В названии указано, что это вариант размером 350M параметров. Заявлена поддержка английского, арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского и испанского языков. К сильным сторонам относятся специализация на извлечении данных и удобный для локального запуска формат GGUF, совместимый с llama.cpp. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных сведений о размере контекста, точной архитектуре, количественных показателях качества и поддерживаемых модальностях помимо текста. Модель распространяется по лицензии lfm1.0; подробные условия следует уточнять в файле LICENSE.

manojpreveen/Llama-2-70b-hf-ChatOrca-v2 — чат-модель на архитектуре Llama 2, разработанная Manojpreveen на основе meta-llama/Llama-2-70b-hf. Модель дообучена на данных Orca, OpenPlatypus и многошаговых диалогах из открытых наборов, включая OpenAssistant и Ultrachat, чтобы улучшить рассуждения и поддержку диалога в несколько ходов. Модель предназначена для генерации ответов, ведения диалогов и решения задач на рассуждение по текстовым запросам. Она содержит 68,7 млрд параметров, имеет контекст до 4096 токенов и использует формат весов safetensors. Для корректных запросов следует применять шаблон чата Meta Llama 2, описанный в карточке модели. Модель работает с текстом и ориентирована на английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Качество зависит от запроса и обучающих данных; карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений применения.

KaraKaraWarehouse/Llama-MiraiFanfare-2-3.3-70B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом TIES с помощью mergekit. В слияние вошли Blackroot/Mirai-3.0-70B и EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1; базовой моделью для слияния указана EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1. Модель содержит 69,5 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекстное окно составляет 131 072 токена, что подходит для работы с длинными запросами и документами. В README не описаны специализированные области применения или языковые ограничения. Карточка не указывает лицензию. Качество и ограничения слияния отдельно не описаны; поведение может зависеть от сочетания исходных моделей.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment28Yam — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment28Yam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_YamMulti_verse_model — объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текстовые запросы и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по запросу. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_YamYam — объединённая модель для генерации текста, опубликованная MaziyarPanahi. Она создана на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamYam-7B; в метаданных архитектура указана как плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации, написания и продолжения текста, а также для задач, где требуется учитывать длинный контекст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. В карточке не описаны специальные предметные области или подтверждённые ограничения качества; возможности следует оценивать на целевых задачах.

MetaModel_moex8 — языковая модель с архитектурой Mixtral MoE, опубликованная Xenon1. Она создана с помощью mergekit на основе восьми моделей, включая SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и SauerkrautLM-SOLAR-Instruct. Модель содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на нескольких языках. В метаданных перечислены английский, китайский, арабский, немецкий и французский; карточка также помечает модель как многоязычную. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Motif-2-12.7B-Instruct — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Motif от Motif Technologies, созданная методом supervised fine-tuning на базе Motif-Technologies/Motif-2-12.7B-Base. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Модель содержит 10,8 млрд параметров по метаданным каталога; в README заявлено 12,7 млрд. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Поддержка чата подтверждена метаданными, а в карточке приведены результаты оценки на языковых бенчмарках. Модель принимает текст и генерирует текст. В тегах карточки указаны английский и корейский языки. Для запуска описано использование Transformers; README также приводит способ запуска через vLLM с временным контейнером, пока официальная поддержка модели проходит рассмотрение. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OmniBeagleMBX-v3-7B — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/OmniBeagle-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3. В основе лежит плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых систем и других сценариев языковой генерации. В README указано, что веса объединены методом slerp с настройками для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

OpenBuddy Nemotron 70B v23.1 — диалоговая текстовая модель команды OpenBuddy, дообученная на NVIDIA Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct. Она предназначена для ответов на запросы и инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру Llama, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. README рекомендует применение на английском и китайском языках; метаданные также отмечают французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1. README предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, вредными или нежелательными, и не рекомендует использовать модель в критически важных сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и принятие важных финансовых или юридических решений.

PowerBot-8B — объединённая модель на базе Llama 3, созданная автором репозитория с помощью Mergekit из nvidia/Llama3-ChatQA-1.5-8B и refuelai/Llama-3-Refueled. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы по документам с сохранением полного документа в контексте. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она принимает текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно 8192 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors и bfloat16; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock — объединённая авторами bunnycore модель генерации текста, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, а в слияние также вошли huihui-ai/SmallThinker-3B-Preview-abliterated и bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix. Модель относится к плотной архитектуре Qwen2 и содержит 3,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим; указанный нативный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Карточка не сообщает лицензию или специальные ограничения применения.

SphinxMind-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой указана shuttleai/shuttle-3-mini; также в объединении участвовала EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Размер составляет 14 млрд параметров, максимальный контекст — 65 536 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о конкретных языках, лицензии и специальных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

typhoon-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и typhoon-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В состав слияния входят Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и typhoon-7b от SCB 10X. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Карточка не уточняет языковой охват и специальные ограничения качества, поэтому их нельзя конкретизировать.

YamshadowInex12_T3qExperiment26 — объединённая модель генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qExperiment26-7B. Она предназначена для сценариев, где требуется генерировать текст на основе текстового запроса. Модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно — до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.