III.10Проекты, процессы и операционное управление

Sao10K/70B-L3.3-Cirrus-x1 — диалоговая языковая модель, созданная на основе Meta Llama 3.3 70B Instruct. Автор сообщает, что использовал тот же состав данных, что и для Freya, применял другой подход к обучению, обучал модель дольше и также объединял её с чекпойнтами. Это плотная архитектура LlamaForCausalLM с 69,5 млрд параметров; модель работает с текстом и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста. Автор отмечает выразительный стиль и большую стабильность по сравнению с предыдущими версиями, но также указывает на отдельные исправимые проблемы. Для промптов используется формат Llama-3-Instruct; в карточке приведены рекомендуемые параметры генерации. Модель распространяется по лицензии Llama 3.3.

Bielik-11B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель с 11 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с центром ACK Cyfronet AGH. Это дообученная для следования инструкциям версия Bielik-11B-v3-Base-20250730 с архитектурой causal decoder-only; формат диалога — ChatML. Модель предназначена для общения, ответов на вопросы и выполнения разнообразных текстовых задач, включая задачи на логику, STEM, математику и работу с инструментами. Модель обучали на текстах и инструкциях на 32 европейских языках, уделяя особое внимание польскому. В обучении использовались многоходовые диалоги, синтетические и проверенные вручную инструкции, а также методы DPO и обучения с подкреплением. В метаданных перечислена поддержка польского и ряда европейских языков, включая русский и английский. Лицензия — Apache 2.0. Разработчики характеризуют модель как демонстрацию возможностей базовой модели после дообучения. Она может выдавать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы и не имеет встроенных механизмов модерации; её выводы требуют проверки.

Adaptive Classifier — классификатор типов документов на основе answerdotai/ModernBERT-base, опубликованный под идентификатором adaptive-classifier/document-type. Модель использует эмбеддинги размерности 768 и поддерживает непрерывное обучение с добавлением новых классов. В карточке описаны пять классов: договор, электронное письмо, счёт, служебная записка и отчёт; для каждого приведено по пять примеров. Модель предназначена для классификации текстов документов и сценариев, где набор категорий может изменяться со временем. Прототипы классов обновляются каждые 10 примеров. Для каждого класса требуется не менее трёх примеров; поддерживается не более 150 примеров на класс. Файлы модели представлены в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель для генерации текста, основанная на двух моделях: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Experiment28M7_YamNeuralsirkrishna — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а размер модели составляет 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекстное окно — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Карточка модели second-state/gpt-oss-120b-GGUF на Hugging Face совпадает с карточкой egoriow/gpt-oss-120b-GGUF, поэтому описание составлено по ней. egoriow/gpt-oss-120b-GGUF — квантованная в формате GGUF версия модели openai/gpt-oss-120b, размещённая egoriow. Это разговорная текстовая модель для генерации ответов и ведения диалога; README указывает на запуск через LlamaEdge, а метаданные отмечают поддержку чата и архитектуру GPT-OSS типа MoE. В метаданных указаны 2,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит варианты GGUF и GGUF F16; лицензия — Apache-2.0. Карточка называет исходной моделью openai/gpt-oss-120b, но конкретные характеристики качества и ограничения применения не описывает.

Granite-3.0-8b-lab-community — разговорная языковая модель, созданная Red Hat и IBM Research на базе ibm-granite/granite-3.0-8b-base. Это плотная авторегрессионная модель семейства Granite на 8,2 млрд параметров, дообученная методом LAB (Large-scale Alignment for chatBots) на синтетических данных, созданных с помощью Mixtral-8x7B-Instruct. Процесс LAB использует таксономию знаний и навыков, генерацию данных и обучение в два этапа с буферами повторного воспроизведения. Модель предназначена для диалогового помощника и генерации текста на английском языке, включая ответы на вопросы, рассуждения, творческое письмо и работу с предметными знаниями, представленными в обучающих данных. Контекст составляет 4096 токенов; для наилучших результатов авторы рекомендуют использовать системный промпт, применённый при обучении. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Авторы предупреждают, что она может галлюцинировать и выдавать проблемные или небезопасные ответы; её не следует считать надёжным источником для критически важных решений. README содержит противоречивое описание статуса безопасности: в обзоре сказано о настройке для чата, но в разделе ограничений модель названа не прошедшей safety alignment.

Homer-v1.0-Qwen2.5-7B — дообученная на большом объёме инструкционных данных языковая модель от автора репозитория newsbang. Она основана на Qwen2.5-7B и предназначена для диалогов и выполнения инструкций; карточка также приводит результаты оценки на IFEval и BBH. Архитектура — плотная Qwen2 с причинным декодером Qwen2ForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; отдельная специализация на математике не подтверждена, хотя автор сообщает о выпуске математической части набора данных и анализе утечек данных в математических бенчмарках. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны поддерживаемые естественные языки и подробные ограничения качества.

HyperLLama3.1-Mix-8B — объединённая языковая модель семейства Llama, опубликованная bunnycore. Она создана с помощью mergekit методом model_stock на основе нескольких вариантов Llama 3.1 8B, включая instruct-, Chain-of-Thought-, roleplay- и uncensored-модели. Репозиторий содержит веса safetensors в формате bfloat16; размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе для инструкций и ролевых сценариев. Поддерживает текстовый ввод и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или конкретных языков; свойства объединённых моделей могут влиять на предсказуемость ответов.

Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3.1-70B — разговорная модель Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), дообученная на наборах Infinity-Instruct-7M и Infinity-Instruct-Gen. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров; она генерирует текст по инструкциям и использует шаблон диалога Llama 3 Instruct. Контекстное окно составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалогов и выполнения пользовательских инструкций. Разработчики сообщают о результатах на AlpacaEval 2.0 и Arena-Hard, сопоставимых с GPT-4, однако приведённые в карточке сведения не гарантируют качество в конкретных сценариях. Обучение проводилось без RLHF. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется для академических исследований; коммерческое использование запрещено лицензией llama3.1 и условиями проекта.

K2S3-Mistral-7b-v1.46 — языковая модель, разработанная K2S3 и дообученная методом SFT на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая текст; родной контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции. При обучении использовались alpaca-gpt4-data и выборки из OpenOrca. В карточке указано обучение с полным обновлением параметров; веса доступны в формате Safetensors. Метаданные отмечают английский язык. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование. Качество ответов и устойчивость к ошибочным или небезопасным запросам могут зависеть от задачи и формулировки.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment26Yamshadow — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment26Yamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment27Shadow — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment27Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате Safetensors. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или языковой специализации, поэтому модель следует рассматривать как текстовую модель общего назначения. Она распространяется по лицензии Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_YamNeuralsirkrishna — объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов на основе текстовых запросов; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения или отдельные языковые возможности, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения. Характеристики и ограничения исходных моделей в карточке не раскрыты.

Meta-Llama-3-12B-Instruct — диалоговая языковая модель, опубликованная Mlabonne. Это объединённая с помощью LazyMergekit модель на архитектуре Llama; в метаданных указано 11 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Карточка перечисляет NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct как источник модели и приводит результаты сравнительных оценок на AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и BigBench. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста. Её можно использовать как основу для чат-ботов и текстовых помощников. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или поддержку языков, поэтому такие характеристики нельзя определить по имеющимся данным. Указанная лицензия — other; конкретные условия в предоставленной карточке не раскрыты.

MiniMax-M2.5-bf16 — текстовая MoE-модель для диалогов и выполнения задач с помощью агентных сценариев. Модель разработана MiniMax и обучалась с подкреплением на сложных задачах из реальных сред. В карточке указаны сильные результаты в программировании, поиске, вызове инструментов и офисной работе, включая подготовку материалов для Word, PowerPoint и Excel. Модель предназначена для планирования и разработки программных систем, исправления и проверки кода, многошагового поиска информации, работы с инструментами и создания офисных материалов. README сообщает об обучении на более чем десяти языках программирования; это не устанавливает поддержку конкретных естественных языков. Метаданные указывают 2,9 млрд параметров, контекст до 196 608 токенов, библиотеку Transformers и формат safetensors. Доступна версия MiniMax-M2.5 в формате bf16. Лицензия указана в README как Modified-MIT, а в метаданных — как other; перед использованием следует свериться с условиями лицензии в репозитории. Результаты бенчмарков приведены разработчиком и не гарантируют аналогичного качества в конкретном приложении. Модель описана как чат-модель; README рекомендует SGLang для локального развёртывания.

miqu-1-120b — крупная текстовая языковая модель, созданная wolfram с помощью mergekit: слои модели miqu-1-70b-sf были объединены методом passthrough в конфигурацию из 140 слоёв. Модель содержит около 120,1 млрд параметров, использует архитектуру Llama и рассчитана на генерацию текста и диалоговое общение. Максимальный контекст — 32 764 токена; в README указан шаблон запросов Mistral `[INST] ... [/INST]`. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, написания и продолжения текста. В карточке перечислены английский, немецкий, французский, испанский и итальянский; отзывы пользователей отмечают связность диалога и удержание контекста, а также отдельные случаи слабого следования инструкциям. Доступны варианты квантования EXL2 и GGUF. Лицензия указана как `other`; README сообщает, что использованы утёкшие веса, поэтому правовой статус и условия использования требуют отдельной проверки.

MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B — аудиомодель OpenMOSS-Team для транскрибирования длинных записей с несколькими говорящими. Она совместно распознаёт речь и выполняет диаризацию, формируя текст с временными метками и анонимными метками говорящих. Также может добавлять аннотации акустических событий. Модель рассчитана на встречи, звонки, подкасты, интервью, лекции и видео. Она обрабатывает аудио или видео за один проход, поддерживает записи длительностью до 90 минут, более 50 языков и подсказки с пользовательскими ключевыми словами для специальных терминов. В репозитории указана плотная архитектура conditional generation; для загрузки требуется Transformers с пользовательским кодом модели. Сильные стороны — совместная транскрипция и диаризация, временная разметка и обработка длинных записей. Метки говорящих анонимны и относятся только к конкретной записи; качество распознавания может зависеть от языка, шума и перекрывающейся речи. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_YamMulti_verse_model — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров. Разработчик в карточке отдельно не указан. Лицензия — Apache-2.0.

OpenHyperion-2.5-Mistral-7B — объединённая модель на базе Mistral, созданная Hydra Project методом SLERP с помощью LazyMergekit из Locutusque/Hyperion-2.1-Mistral-7B и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

pastiche-crown-clown-7B-dare — объединённая модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit из четырёх моделей: bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6, mlabonne/AlphaMonarch-7B, mlabonne/NeuralMonarch-7B и macadeliccc/MBX-7B-v3-DPO. Для слияния использован метод DARE TIES; итоговые веса сохранены в формате safetensors и имеют тип bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалогов, ответов на инструкции и рассуждений, унаследованных от базовых моделей. Она может применяться в чат-ботах и для генерации текста по запросу. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит сравнительных оценок качества или специализированных ограничений; результаты могут зависеть от запроса и сценария использования.

T3qm7xNeuralsirkrishna_CalmeInex12 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/CalmeInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не сообщают о специализации по языкам или предметным областям.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment31Experiment29 — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и выдаёт текст. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment31Experiment29-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowExperiment29 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowExperiment29-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её можно применять для диалоговых интерфейсов, составления черновиков и продолжения текста. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tess-3-Llama-3.1-70B — большая языковая модель общего назначения из серии Tess, созданной Migel Tissera. Вычислительные ресурсы для модели предоставила KindoAI. Модель построена на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Доступны веса в формате PyTorch. Для использования модели действует лицензия Llama 3.1. Карточка называет её моделью общего назначения, но не приводит конкретных результатов оценки качества или подробных ограничений.

YamshadowStrangemerges_32_NeuralsirkrishnaShadow — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели yulan-team/YuLan-Base-12b на Hugging Face совпадает с карточкой yulan-team/YuLan-Chat-3-12b, поэтому описание составлено по ней. YuLan-Chat-3-12B — диалоговая большая языковая модель, разработанная исследователями Высшей школы искусственного интеллекта имени Гаолин при Народном университете Китая. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 11,7 млрд параметров и предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций. Она обучена с нуля на англоязычных, китайских и многоязычных данных, а затем дообучена на качественных англо-китайских инструкциях и данных о человеческих предпочтениях с помощью обучения по учебной программе. Модель поддерживает контекст до 4096 токенов и ориентирована прежде всего на английский и китайский языки. Её можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы, генерации и преобразования текста. В карточке указана лицензия MIT. Модель может генерировать неожиданные ответы, включая предвзятое, дискриминационное или вредоносное содержание.

YuLan-Chat-3-12B — диалоговая большая языковая модель, разработанная исследователями Высшей школы искусственного интеллекта имени Гаолин при Народном университете Китая. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 11,7 млрд параметров и предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций. Она обучена с нуля на англоязычных, китайских и многоязычных данных, а затем дообучена на качественных англо-китайских инструкциях и данных о человеческих предпочтениях с помощью обучения по учебной программе. Модель поддерживает контекст до 4096 токенов и ориентирована прежде всего на английский и китайский языки. Её можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы, генерации и преобразования текста. В карточке указана лицензия MIT. Модель может генерировать неожиданные ответы, включая предвзятое, дискриминационное или вредоносное содержание.

CatMacaroni-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, полученная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и cookinai/CatMacaroni-Slerp методом SLERP. Репозиторий указывает архитектуру MistralForCausalLM с плотной сетью на 7,1 млрд параметров; веса представлены в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога, включая чат-сценарии. Модель принимает текст и генерирует текст. Для базовой Mistral-7B-Instruct-v0.2 указан контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений применения.

Clef-Flash — мультимодальная модель на 9 млрд параметров, разработанная Cloudflare и дообученная на основе Qwen/Qwen3.5-9B. Она оценивает ситуацию и набор типизированных вопросов, а затем за один проход выдаёт вероятности допустимых ответов: «да/нет», выбор из вариантов или оценку по упорядоченной шкале. Модель не генерирует произвольный текст; выходные оценки формируются совместной схемной головой, которая связывает свидетельства из входных данных с вопросами. На вход модель принимает текст, JSON, изображения и видео; текстовые и мультимодальные записи можно объединять в одном пакете. Для текстового ввода максимальная длина по умолчанию составляет 16 384 токена, а границу для описания ситуации можно задавать отдельно. Модель предназначена для структурированных решений, классификации и оценивания, в том числе в бизнес-процессах и сценариях выбора действий. Она совместима с API Jev и SystemOne и распространяется под лицензией Apache-2.0. Ограничение модели — ответы возможны только в рамках заданных вопросов и допустимых вариантов, поэтому она не подходит для свободного диалога или генерации произвольных объяснений. Качество зависит от формулировок вопросов, описаний вариантов и входных данных; обработка изображений и видео требует соответствующего мультимодального процессора.