III.10Проекты, процессы и операционное управление

ColorShadow-7B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B и cookinai/Valkyrie-V1. Слияние выполнено методом Gradient-SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках рассуждения и понимания текста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель krishanwalia30/DeepSeek-R1-Distill-Alpaca-FineTuned — дообученная разработчиком krishanwalia30 языковая модель для генерации текста и диалоговых ответов. Она основана на unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. В качестве обучающих данных указаны yahma/alpaca-cleaned; в карточке заявлено дообучение на Alpaca для повышения адаптивности ответов. Модель предназначена для пользовательских ассистентов, генерации текстов и документации, ответов на специализированные запросы и извлечения аналитических выводов из данных. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная родная длина контекста — 131 072 токена. README также упоминает ONNX Runtime, но метаданные перечисляют форматы PyTorch и safetensors, поэтому наличие ONNX-файлов не подтверждается. Заявления карточки о высокой точности и снижении галлюцинаций не подкреплены результатами бенчмарков. Лицензия — Apache-2.0.

KnutJaegersberg/Deita-32b — разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2 с 31,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов ассистента. В карточке приведён пример диалога в формате System/User/Assistant; модель также оценивалась на бенчмарках Open LLM Leaderboard. Модель принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. README приводит средний результат 72,16, включая 63,05 на AI2 Reasoning Challenge и 84,67 на HellaSwag; остальные результаты таблицы в доступном тексте не раскрыты. Лицензия указана как other, без конкретизации условий.

Eidolon-v2.1-14B — плотная языковая модель Qwen2 с 14 млрд параметров, дообученная автором Lambent на основе Lambent/Eidolon-v2-14B. Она предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. В README автор описывает экспериментальную настройку стиля и поведения с помощью LoRA, ориентированную на снижение влияния некоторых нежелательных особенностей. Для модели указан контекст до 131 072 токенов. Автор сообщает о результатах EQ-Bench и IFEval, но отмечает, что различия между версиями могут быть в пределах погрешности, а результаты IFEval получены на квантизованной версии примерно с 4-битной точностью. Модель по умолчанию отвечает в более профессиональном стиле; системный запрос может направить её к менее строгим ограничениям, хотя границы сохраняются. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Eunoia-Gemma-9B — объединённая с помощью mergekit языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. В слиянии SLERP использованы gmonsoon/SahabatAI-Lion-9B-TIES-v1 и Gunulhona/Gemma-System-9B; в конфигурации базовой указана первая модель. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст. Контекстное окно составляет 8192 токена. Метаданные базовой модели указывают на назначение для диалогов и генерации по инструкциям на языках Юго-Восточной Азии и английском; точный перечень поддерживаемых языков не приведён. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Experiment26Neuralsirkrishna_ShadowCalme — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста, включая диалоги; длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений, ответов и диалоговых реплик. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о специализации по языкам и прикладным областям в карточке не приведены.

Falcon-180B-Chat — диалоговая языковая модель на 180 млрд параметров, разработанная Институтом технологических инноваций (TII) на основе Falcon-180B и дообученная на смесях Ultrachat, Platypus и Airoboros. Это авторегрессионная модель с архитектурой decoder-only; в ней используются вращательные позиционные эмбеддинги, multi-query attention и FlashAttention. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям в текстовом формате. Модель лучше всего рассчитана на английский язык; также заявлена поддержка немецкого, испанского и французского, с ограниченными возможностями на ряде других европейских языков. Карточка не сообщает длину контекста. Для быстрого инференса требуется около 400 ГБ памяти; запуск в bfloat16 требует примерно восьми A100 по 80 ГБ или эквивалентного оборудования. Модель может воспроизводить стереотипы и смещения из веб-данных, а её ответы на языках помимо английского могут быть ненадёжны. Для применения в производстве разработчик рекомендует оценивать риски и добавлять защитные механизмы. Распространяется по лицензии Falcon-180B TII License и Acceptable Use Policy, допускающей коммерческое использование с соблюдением её условий.

GPT-5.6 Luna — модель OpenAI из серии GPT-5.6. Она предназначена для высоконагруженных задач с чувствительностью к задержке, включая диалог, классификацию и лёгкие агентные сценарии. В карточке модель описана как быстрая и экономичная, со способностью к рассуждению. Данных о размере, архитектуре, модальностях, языках, длине контекста и лицензии в предоставленных источниках нет. Метаданные каталога относят модель к задаче image-text-to-text, однако README не подтверждает работу с изображениями.

Granite-7b-lab — языковая модель IBM Research, дообученная на базе ibm/granite-7b-base методом LAB (Large-scale Alignment for chatBots) с использованием Mixtral-8x7B-Instruct как модели-учителя. Это плотная модель архитектуры Llama с 6,6 млрд параметров, поддержкой диалогового режима и контекстом до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. LAB использует таксономию задач для отбора примеров, генерацию синтетических данных и двухэтапное обучение с буферами повторения; это позволяет добавлять знания и навыки, сохраняя ранее усвоенное. Подход охватывает ответы на вопросы, рассуждение и творческое письмо. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. В README отмечено, что чекпойнт не прошёл safety alignment и может выдавать вредные или недостоверные ответы; его не следует использовать как единственный источник для важных решений.

JEB-4B — дообученная szybkie.ai модель принятия решений на базе плотной Qwen3.5-4B, предназначенная для классификации и выдачи вероятностей по заданным вариантам ответа. Вместо генерации текста она за один проход оценивает типизированные вопросы о состоянии или тексте: даёт ответ «да/нет», выбирает вариант или выставляет оценку по шкале. Несколько вопросов к одному состоянию обрабатываются параллельно с общим префиксом. Модель дообучена с целевой функцией для принятия решений: ограниченный softmax по токенам ответов обучался на мягких метках, полученных от учителя с 176 млрд параметров. Это помогает выдавать более калиброванные вероятности; в карточке приведены результаты на тестах классификации AG News, SST-2 и TREC. Модель принимает текст и выдаёт распределение вероятностей по предложенным вариантам. Заявленные языки — английский и польский; базовая Qwen3.5 также обладает мультимодальными возможностями, но README описывает сценарии JEB-4B как текстовые. Модель подходит для классификации, маршрутизации запросов и извлечения типизированных суждений в программных системах. Калибровка проверена на ограниченном наборе оценивания и может ухудшиться на других данных; перед использованием нужны проверка на целевом распределении и настройка порогов. Модель не предназначена для медицинских, юридических, финансовых или критичных для безопасности решений без независимой проверки и участия человека. Весы выпущены под Apache-2.0; код JEB — под MIT.

Ling-plus-base — базовая языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), разработанная InclusionAI. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, а структура MoE позволяет масштабировать модель и адаптировать её к разным задачам, включая работу с естественным языком и решение сложных задач. По README, Ling-Plus содержит 290 млрд параметров, из которых при генерации активируются 28,8 млрд; в метаданных репозитория указано 23,9 млрд параметров. Карточка описывает контекст до 64 тыс. токенов, тогда как метаданные указывают нативный контекст в 16 384 токена. Модель работает с текстом и поддерживает чатовый сценарий; заявленные языки использования отдельно не перечислены. Модель распространяется под лицензией MIT. README сообщает о сравнительно высокой производительности, но конкретные результаты оценки находятся в техническом отчёте и в карточке не приведены, поэтому качество для конкретных задач следует проверять отдельно.

ddobokki выпустил инструкционную модель Llama-2-70b-orca-200k на архитектуре LlamaForCausalLM с плотной архитектурой и примерно 68,7 млрд параметров. Она обучена на выборке из 200 тысяч примеров OpenOrca и предназначена для генерации текста по инструкциям и диалога в формате «Human — Assistant». Метаданные указывают английский язык и контекстное окно 4096 токенов; модель распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для ответов на вопросы, выполнения текстовых инструкций и диалоговых сценариев на английском языке. Карточка ссылается на отдельные документы с политикой использования и рекомендациями по ответственному применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель ehristoforu/llama-3-12b-instruct разработана @ehristoforu как объединение нескольких вариантов Llama 3 для диалогов и выполнения инструкций. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 11,4 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Поддерживает русский и английский языки, а максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Модель подходит для создания чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения пользовательских инструкций на русском и английском языках. В её основе лежит Meta-Llama-3-8B-Instruct, объединённая с несколькими моделями Llama 3, включая Saiga, OpenHermes, Smaug, Dolphin и NeuralPaca. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Количественных оценок качества и подробных ограничений в доступных данных нет.

win10/llama3-13.45b-Instruct — объединённая плотная языковая модель семейства Llama 3 для генерации текста и диалогов. В README указано, что модель создана с помощью mergekit методом passthrough; метаданные связывают её с Meta-Llama-3-8B-Instruct. Размер модели — 12,7 млрд параметров, архитектура — LlamaForCausalLM, максимальный контекст — 8192 токена. Карточка указывает поддержку английского языка и диалоговый сценарий. Модель распространяется по лицензии Llama 3; перед использованием следует учитывать её условия.

Это дообученная DavidAU модель семейства Llama 3.3 на 7,5 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста с режимом рассуждений. Автор сообщает, что дообучил вариант Llama 3.3 8B Instruct через Unsloth на датасете Claude 4.5 Opus High Reasoning; перед этим модель была модифицирована для снижения отказов. В карточке также заявлено восстановление контекста до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для ответов на запросы, пошаговых рассуждений и творческого письма, включая рассказы, ролевые диалоги и хоррор. Автоматическая активация режима рассуждений зависит от формулировки запроса; для желаемого уровня откровенности или ненормативной лексики автор рекомендует явно задавать стиль и лексику. Указаны поддержка нескольких языков, включая русский, и лицензия Apache-2.0. Это текстовая модель, опубликованная в формате Safetensors для Transformers.

Lumma-0.6B-Extract — компактная специализированная языковая модель FrontiersMind для извлечения структурированных данных из текста. Это дообученная версия Lumma-0.6B-Base с плотной архитектурой NandiForCausalLM и примерно 800,5 млн параметров. Модель рассчитана на однократное извлечение: пользователь задаёт JSON-шаблон с нужными полями, а модель формирует ответ в соответствующей структуре. Модель подходит для извлечения имён, дат, организаций, мест, товаров и атрибутов из текстов счетов, маршрутов поездок, распознанных OCR документов, писем, отчётов и сообщений. Её можно применять в конвейерах обработки документов и данных, в том числе при ограниченных вычислительных ресурсах. Контекст составляет 12 288 токенов; карточка указывает поддержку английского языка, а многоязычная поддержка индийских языков обозначена как планируемая. Внутренний тест разработчика охватывал около 500 документов разных типов; подробные результаты и сам набор данных в карточке не приведены. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_AlloyingotneoyExperiment24 — объединённая модель для генерации текста, созданная путём слияния моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment24-7B. Модель основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; её контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

mncai/mistral-7b-v5 — языковая модель MindsAndCompany на архитектуре Mistral, основанная на mistral-7b. Согласно карточке, модель прошла инструкционное дообучение и оптимизацию DPO. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев; в примере из карточки пользователь задаёт вопрос на корейском языке и просит объяснить решение. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных отмечен английский язык; пример также демонстрирует ввод на корейском, но этого недостаточно, чтобы считать корейский заявленным поддерживаемым языком. Модель может быть полезна для прототипов бизнес-чатботов и ассистентов, упомянутых разработчиком. Лицензия указана как llama2; перед использованием следует проверить её условия для конкретного сценария.

MaziyarPanahi/mistral-ft-optimized-1218-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом Slerp merge из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Подходит для чат-ботов, черновиков текстов, ответов на вопросы и других сценариев генерации на английском языке. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не описывают отдельные ограничения качества или оценки безопасности.

MixtureofMerges-MoE-2x7b-SLERPv0.9b — объединённая модель для генерации текста, созданная автором jsfs11 методом SLERP с помощью LazyMergekit. В объединение вошли zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1 и jsfs11/MixtureofMerges-MoE-2x7b-v6; базовой моделью в конфигурации указана zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1. Модель построена на архитектуре Mixtral с разреженной экспертной архитектурой MoE и классом MixtralForCausalLM. Размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на запросы. Карточка не сообщает поддерживаемые языки и лицензию.

NeuralsirkrishnaShadow_CalmeInex12 — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/CalmeInex12-7B. В карточке указаны архитектура Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров; модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v16.2-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

Percival_01M7-7B — текстовая генеративная модель, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием моделей. В конфигурации указаны Percival_01-7b-slerp и M7-7b; применён метод dare_ties с параметрами density 0,53 и weight 0,6. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Подробные сведения о языках, результатах оценки и ограничениях применения в карточке не приведены.

Q2.5-Veltha-14B-0.5 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная автором djuna с помощью mergekit. Для слияния использован метод della_linear; базой служила arcee-ai/SuperNova-Medius, также в объединение вошли четыре другие модели семейства Qwen2.5. Модель содержит 14 млрд параметров, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно применять для ответов на запросы, ролевых диалогов и творческого письма; исходные модели в составе объединения ориентированы на инструкции и генерацию историй. Карточка приводит результаты нескольких тестов, включая IFEval и BBH, но не раскрывает полную таблицу оценок. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen2.5-4B — плотная языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, созданная автором репозитория на основе Qwen/Qwen2.5-3B с помощью mergekit. Слияние выполнено методом passthrough: последовательность слоёв базовой модели собрана из перекрывающихся диапазонов, а веса представлены в формате bfloat16 и safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов в чате; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Она содержит 3,9 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Метаданные перечисляют поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. В README не приведены результаты оценки качества или подробности о том, как именно изменённая последовательность слоёв влияет на поведение, поэтому качество на конкретных задачах следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Spaetzle-v31-7b — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная cstr с помощью LazyMergekit. Она объединяет cstr/spaetzle-v8-7b и yleo/EmertonMonarch-7B методом dare_ties; в конфигурации указаны плотность 0,60 и тип данных bfloat16. По метаданным это плотная архитектура MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов и поддержкой диалога. Модель предназначена для ответов на текстовые запросы и общих диалоговых сценариев. В карточке приведены результаты тестов AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench: средний балл по ним — 59,8, что характеризует оценку на этих наборах, но не гарантирует качество в конкретном применении. Репозиторий использует лицензию CC-BY-NC-4.0 с ограничением на некоммерческое использование.

Synthia-13B-v1.2 — языковая модель семейства Llama, разработанная SynthIA и дообученная на наборах данных в стиле Orca. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 4096 токенов; работает с текстом через библиотеку Transformers и распространяется в формате PyTorch. Модель предназначена для выполнения инструкций, многоходовых диалогов и генерации развёрнутых ответов. В версии v1.2 авторы отмечают способность к обобщённому рассуждению в стиле Tree of Thought и Chain of Thought. Поддерживаемый в карточке язык — английский. Модель описана как uncensored и может выдавать предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент, а также неточные и вводящие в заблуждение ответы. Результаты следует проверять. Лицензия — Llama 2; перед использованием нужно учитывать её условия.

Google T5Gemma ML-ML UL2 — текстовая encoder-decoder модель семейства T5Gemma, адаптированная с использованием UL2. В карточке T5Gemma описана как семейство компактных моделей Google, созданных преобразованием предварительно обученных decoder-only моделей в encoder-decoder архитектуру; варианты могут сочетать энкодеры и декодеры разного размера. Размер именно этой модели и длина её контекста в предоставленных данных не указаны. Модель предназначена для генерации и преобразования текста, включая ответы на вопросы, суммаризацию и рассуждения. Карточка указывает английский язык и широкие сценарии создания контента; метаданные задают основную задачу как text-generation. Весовые файлы доступны в формате safetensors и используются через Transformers. К ограничениям относятся возможные фактические ошибки, смещения обучающих данных и трудности с неоднозначными формулировками и сложными открытыми задачами. Модель распространяется по лицензии Gemma; для её использования следует учитывать политику допустимого использования Gemma.

WestLakeSeverusV2-DPO-7B-DARE-TA — объединённая модель для генерации текста на основе архитектуры Mistral. Разработчик объединил FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2 и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo методом dare_linear с помощью LazyMergekit; в конфигурации указаны веса 0,45 и 0,55, а также базовая модель mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

YamshadowInex12_ShadowCalme — объединённая языковая модель MaziyarPanahi, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0.