III.10Проекты, процессы и операционное управление

Amadeus-Verbo-FI-Qwen2.5-32B-PT-BR-Instruct — языковая модель для бразильского португальского, созданная Amadeus AI дообучением Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct на наборе из 600 тысяч инструкций в течение двух эпох. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; доступен интерфейс для вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Transformer Qwen2 с причинным языковым моделированием, содержит около 32 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для Transformers. В карточке указана длина контекста 131 072 токена, тогда как метаданные каталога сообщают native context в 32 768 токенов. Основной язык модели — бразильский португальский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Её специализация на бразильском португальском и большой размер требуют подходящей вычислительной инфраструктуры; заявленный длинный контекст README отличается от значения в метаданных каталога.

win10/ArliAI-RPMax-v1.3-merge-8B — диалоговая языковая модель, созданная автором репозитория слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода TIES. В качестве базовой указана Magpie-Align/MagpieLM-8B-Chat-v0.1; в слияние также включена ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.3. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для загрузки используется Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Карточка базовой модели указывает на диалоговое выполнение инструкций и генерацию ответов на английском языке. Модель подойдёт для чат-ботов и генерации ответов на запросы. Карточка не описывает лицензию, дополнительные гарантии качества или специфические ограничения, поэтому условия использования следует сверить с лицензиями исходных моделей и полной карточкой репозитория.

NalDice/askvox-1.5 — языковая модель для диалоговой генерации текста, разработанная NalDice и дообученная на базе unsloth/llama-3.3-70b-instruct-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 69,5 млрд параметров и поддерживающая контекст до 131 072 токенов. В метаданных указана поддержка английского языка и диалоговый режим. Модель подходит для ведения текстового диалога и генерации ответов на запросы. В карточке указаны Unsloth и TRL как инструменты обучения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные данные и методику дообучения или специальные предметные возможности.

blockchainlabs_7B_merged_test2_4 — языковая модель, созданная Blockchain Labs слиянием моделей mlabonne/NeuralBeagle14-7B и udkai/Turdus с помощью mergekit и метода SLERP. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; её можно использовать для диалогов и генерации ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

BLOSSOM-v3-baichuan2-7b — диалоговая языковая модель, разработанная на основе Baichuan2-7B-Base и дообученная методом instruction fine-tuning на смешанных наборах Blossom Orca, Wizard, Chat и Math. Обучение проходило в два этапа: сначала на одноходовых инструкциях Orca и Wizard, затем на данных математических рассуждений и многоходовых диалогов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге, следования инструкциям, понимания контекста беседы и решения математических задач. Она принимает текст и выдаёт текст; README показывает шаблон общения на китайском языке, а метаданные указывают поддержку китайского и английского. Архитектура — плотная Baichuan, 7 млрд параметров, контекст до 4096 токенов. Модель доступна под лицензией Apache-2.0. Для многоходового общения требуется соблюдать указанный в README формат диалога и завершать ответы Bot токеном </s>.

Calme-4x7B-MoE-v0.1 — языковая модель MaziyarPanahi для генерации текста и диалогов. Она построена на архитектуре Mixture of Experts семейства Mixtral и объединяет четыре дообученные модели Calme-7B; в описании указано, что на каждый токен активируются два эксперта. Метаданные Hugging Face сообщают 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors; README приводит оценку общего числа параметров свыше 24 млрд. Модель подходит для диалоговых приложений, ответов на вопросы, объяснений и задач рассуждения на естественном языке. В README приведены результаты ARC, HellaSwag и TruthfulQA, но качество может различаться в зависимости от задачи и формулировки запроса. Сведения о поддерживаемых языках и специализированной предметной области не приведены. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не содержит подробной оценки ограничений, поэтому результаты следует проверять в целевом сценарии.

Experiment28M7_Experiment28Meliodas — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment28Meliodas-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Данные не описывают её специализацию по языкам или прикладным областям, поэтому её можно характеризовать только как модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28T3q_Experiment29Multi_verse_model — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment29Multi_verse_model-7B. Модель предназначена для генерации текста и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специализированных сценариях, обучающих данных и языках модели не приводятся.

Hibernates/Hibernates-2B-R1-V1 — плотная декодерная языковая модель на 3,2 млрд параметров по метаданным Hugging Face. Карточка описывает её как эффективную модель для диалогов и рассуждений с поддержкой многоходового общения. В метаданных указана архитектура LlamaForCausalLM и контекст до 131 072 токенов; README, напротив, заявляет собственную архитектуру, 2 млрд параметров и окно в 4096 токенов, поэтому характеристики карточки расходятся с данными каталога. Модель предназначена для генерации текста, следования инструкциям и диалоговых сценариев на английском языке. README заявляет оптимизацию для CPU и GPU, однако также рекомендует не менее 8 ГБ видеопамяти. Модель дообучена на meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, сохранена в SafeTensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявления README о собственной архитектуре и числе параметров не согласуются с метаданными о базовой модели.

wnma3mz/Janus-Pro-7B-LM — производная от deepseek-ai/Janus-Pro-7B модель, в которой обновлены файлы весов в формате safetensors и добавлен шаблон чата. Обозначение LM указывает, что репозиторий содержит только языковую модель; README также поясняет, что пометка 4bit означает квантизацию языковой части до 4 бит, однако метаданные указывают формат safetensors и не подтверждают наличие квантизированных весов в этой версии. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и запуска через Transformers; в README также приведён пример использования MLX на Apple Silicon. По метаданным, это плотная архитектура Llama с 6,5 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. Базовая Janus-Pro-7B поддерживает понимание изображений и генерацию изображений по тексту, но данная LM-версия содержит только языковую часть. Репозиторий опубликован под лицензией MIT. README не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений применения; возможности, зависящие от визуальной части базовой модели, по описанию этой версии недоступны.

KafkaLM-7B-German-V0.1 — языковая модель проекта Seedbox, обученная Деннисом Дикманном. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров; она дополнительно обучена на немецких данных поверх leo-mistral-hessianai-7b, которая была дообучена на наборах инструкций с переводом с английского на немецкий. Для обучения использовалась отфильтрованная версия набора seedboxai/multitask_german_examples_32k. Модель предназначена для повседневных задач на немецком языке, в том числе для делового общения: диалогов с ассистентом и генерации ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана прежде всего на немецкий язык. В карточке отмечена возможность вести диалог; автор характеризует модель как компетентную и творческую. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Автор предупреждает о склонности модели выходить за привычные языковые рамки и ограничивает заявленное применение исследовательскими целями; также следует учитывать исходную лицензию Llama 2 и ограничения использованных обучающих данных.

core-3/kuno-dogwalker-7b — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и mlabonne/AlphaMonarch-7B методом slerp с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; базовые модели ориентированы на общение, следование инструкциям и рассуждения. Контекст модели составляет 8192 токена. В README приведены результаты на наборах ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K; автор отмечает, что стиль письма уступает kuno-royale-v2-7b. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 2.0, которая ограничивает коммерческое использование.

MaziyarPanahi/Llama-3-16B — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная MaziyarPanahi слиянием предварительно обученных моделей через mergekit и метод passthrough. В карточке указана модель MaziyarPanahi/Llama-3-11B как включённая в слияние; каталог также связывает её с этой моделью как с базовой дообученной моделью. Модель предназначена для генерации текста и продолжения текстовых запросов. Она содержит 16,2 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия обозначена как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

L-MChat-7b — чат-модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием Nexusflow/Starling-LM-7B-beta и FuseAI/FuseChat-7B-VaRM. В основе — плотная архитектура Mistral с классом MistralForCausalLM; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на вопросы, ведения беседы и рассуждений на естественном языке. В README приведены результаты оценок на нескольких наборах тестов Open LLM Leaderboard, однако они не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Указана лицензия Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_Strangemerges_32Yam — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Strangemerges_32Yam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, где требуется продолжать запрос или формировать ответ на естественном языке. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Языки в карточке не перечислены, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает результаты оценки качества или специальные ограничения; качество ответов и пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_T3qm7xExperiment28 — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она объединяет модели automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xExperiment28-7B и использует архитектуру MistralForCausalLM с плотной структурой. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Подробности о языковом покрытии и специальных ограничениях в доступных данных не описаны.

MeliodasT3q_Experiment26Strangemerges_32 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений и ответов в текстовых сценариях. Модель объединяет automerger/MeliodasT3q-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_32-7B. Опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

mergekit-community/mergekit-ties-hwemsto — объединённая большая языковая модель, созданная сообществом с помощью mergekit и метода TIES. В качестве базы использована 01-ai/Yi-34B; в слияние также вошли abacusai/Smaug-34B-v0.1 и anthracite-org/magnum-v3-34b. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 33,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется языковая модель общего назначения. Она работает с текстом и поддерживает контекст до 4096 токенов. В README указаны веса float16 и настройки объединения с разреженностью 0,5 для двух дополнительных моделей. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

ehristoforu/mistral-distil-test-2 — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом passthrough из unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407. В конфигурации указаны слои 0–16 и 18–32 исходной модели; метаданные каталога относят её к дообученным моделям. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, число параметров — 9,2 млрд. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы. Для работы требуется Transformers. В метаданных указан контекст длиной до 1 024 000 токенов, однако README не описывает качество модели или проверку работы с такой длиной контекста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это GGUF-представление Qwen2.5-72B-Instruct в формате BF16, опубликованное featherless-ai-quants на основе модели mlx-community/Qwen2.5-72B-Instruct-bf16. Репозиторий содержит несколько вариантов квантования, включая IQ4_XS, Q2_K и Q3_K_L; README также описывает возможность запуска моделей через хостинг Featherless AI. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Её можно использовать для ответов на вопросы, подготовки текстов и ведения чата. Размер исходной модели — 72 млрд параметров. Данные не уточняют поддерживаемые языки и длину контекста. Доступны варианты с разным уровнем квантования и размером файлов, поэтому требования к ресурсам и качество могут различаться. Условия лицензии в предоставленных источниках не описаны.

Nova 2 Lite — мультимодальная модель Amazon для повседневных задач с упором на скорость, экономичность и рассуждения. Она принимает текст, изображения и видео и генерирует текст.

OxytocinErosEngineeringF1-7B-slerp — объединённая текстовая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из ChaoticNeutrals/Eris_Remix_7B и Virt-io/Erebus-Holodeck-7B. Слияние выполнено методом SLERP с разными коэффициентами для слоёв self-attention и MLP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 69,22, однако подробные результаты доступны по внешней ссылке. Репозиторий содержит веса Safetensors и GGUF F16. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

MassivDash/Qwen3-4B-heretic — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen3, созданная на основе Qwen/Qwen3-4B-Base. По карточке, к модели применена abliteration — изменение весов, направленное на снижение частоты отказов: в приведённом тесте она отказала в 3 из 100 случаев против 95 из 100 у исходной модели. Это не оценка общей точности или безопасности. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3 и принимает текст для генерации текста и диалоговых ответов. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов. В README для базовой модели приведены сведения о поддержке более 100 языков, режимах рассуждения и обычного диалога; эти характеристики относятся к семейству Qwen3 и не сопровождаются отдельной оценкой для данного чекпойнта. Модель подходит для диалогов, генерации и преобразования текста, включая многоязычные сценарии. Снижение числа отказов может сделать её менее ограничительной, поэтому ответы на чувствительные запросы требуют проверки. Указана лицензия Apache-2.0.

RakutenAI-7B-chat — чат-модель компании Rakuten Group, Inc., созданная дообучением RakutenAI-7B. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на японском и английском языках. Модель основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,2 млрд параметров; длина контекста — до 32 768 токенов. Модель дообучена на смеси открытых и подготовленных Rakuten наборов инструкций и диалогов, включая JSNLI, RTE, KUCI, BELEBELE, JCS, JNLI, Dolly-15K и OpenAssistant1. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате Safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Модель может генерировать предвзятые, неточные или небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять.

SwedishBellmanBeagle-dareties — объединённая чат-модель на базе архитектуры Mistral, созданная Knobi3 с помощью LazyMergekit. В состав слияния входят mlabonne/NeuralBeagle14-7B, timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2, Nexusflow/Starling-LM-7B-beta и neph1/bellman-7b-mistral-instruct-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. В карточке не приведены сведения о специализированных областях применения или языковом охвате. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_Inex12Experiment28 — объединённая модель для генерации текста и диалогов. В README указано, что она объединяет automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B; архитектура — плотная Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Сведения о целевых языках и специализированных областях применения отсутствуют; ограничения качества в карточке не описаны.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelOgno — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelOgno-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; для генерации текста ей доступен контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит конкретных сведений о языках, специализации или результатах оценки качества.

SzilviaB/Triple-Moist-Theia-21B-SKEWED — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе mergekit-community/Moist_Theia_21B. Модель содержит 20,7 млрд параметров и предназначена для генерации текста и чат-диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст; каталог указывает поддержку чат-сценариев. В метаданных заявлена длина контекста 1 024 000 токенов. Карточка не приводит сведений о специализации по языкам или предметным областям. Веса опубликованы в формате Safetensors, библиотека — Transformers; лицензия в предоставленных данных не указана.

UltraCatunaMayo — объединённая языковая модель, опубликованная Eric111. Она создана с помощью mergekit методом SLERP из mlabonne/UltraMerge-7B и Eric111/CatunaMayo; базой указана UltraMerge-7B. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы и следование инструкциям, унаследованные от базовой UltraMerge-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценивания качества или сведения о поддерживаемых языках.

YamshadowInex12_T3qm7xNeuralsirkrishna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; заявленный контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают специальные предметные области, целевые языки или дополнительные возможности; применимость зависит от качества ответов на конкретных задачах.