III.10Проекты, процессы и операционное управление

SynthIA-7B-v1.3-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и migtissera/SynthIA-7B-v1.3 методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README описывает состав слияния, но не сообщает, какие языки и специализированные области модель поддерживает; качество и ограничения применения отдельно не охарактеризованы.

Wiederchat-7b-dpo — разговорная языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная mayflowergmbh как DPO-согласованное слияние трёх моделей с помощью LazyMergekit: mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, mayflowergmbh/Wiedervereinigung-7b-dpo-laser и cognitivecomputations/openchat-3.5-0106-laser. Модель основана на архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в диалоге; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты Mt-Bench-De: средняя оценка 7,61875, с более высокими оценками в категориях STEM и гуманитарных дисциплин, чем в математике и программировании. Это ориентиры из карточки, а не гарантия качества в конкретной задаче. Лицензия и сведения о поддерживаемых языках в предоставленных данных отсутствуют.

BgGPT-Gemma-2-2.6B-IT-v1.0 — диалоговая языковая модель INSAIT, института при Софийском университете Св. Климента Охридского. Это плотный декодерный трансформер семейства Gemma 2 с 2,7 млрд параметров и контекстом 8192 токена, предназначенный для генерации текста и выполнения инструкций в формате чата. Модель основана на Google Gemma 2 2B и Gemma 2 2B IT. INSAIT непрерывно предобучил её примерно на 100 млрд токенов, включая 85 млрд токенов на болгарском языке, используя стратегию Branch-and-Merge, а затем дообучил на болгарских инструкциях и диалогах. Она рассчитана прежде всего на болгарский язык, сохраняя возможности английского, и подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и диалоговых приложений. Модель распространяется по условиям Gemma Terms of Use. В README отмечено, что Flash Attention для неё не поддерживается и может ухудшить качество; для работы с инструкциями следует использовать шаблон чата Gemma 2.

djinn-7b — языковая модель на базе Mistral, созданная mayacinka объединением моделей paulml/DPOB-INMTOB-7B и bardsai/jaskier-7b-dpo-v6.1 методом SLERP с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и текста, а также для общих задач понимания языка и рассуждений. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard и AutoEval, включая оценки по MMLU, TruthfulQA и GSM8K, но сведения о языках обучения и целевых сценариях не приведены. Модель распространяется в формате safetensors.

Dolphin-5.1-7b — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием моделей cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также для других задач, решаемых генеративной языковой моделью. В README не приведены отдельные результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или дополнительных фильтрах контента.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment27Pastiche — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_T3qm7xpT3q — объединённая языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/T3qm7xpT3q-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки и специализированные предметные области.

bosonai/higgs-audio-v3-stt-v2 — англоязычная модель распознавания речи Boson AI на архитектуре HiggsAudio3. Это дообученный чекпойнт bosonai/higgs-audio-understanding-v3-1.7b, в который слиты веса LoRA ранга 64 и alpha 128. Модель принимает аудио и преобразует речь в текст; карточка указывает задачу automatic-speech-recognition и формат safetensors. Модель предназначена для транскрибирования английской речи. В обучающую смесь вошли части AMI IHM, GigaSpeech, LibriSpeech, SpgiSpeech, TED-LIUM и VoxPopuli; для Earnings22 данные пропускались. В README приведены результаты оценки WER на AMI, Earnings-22 и GigaSpeech по методике Open ASR Leaderboard. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты зависят от записи и условий распознавания; сведения об ограничениях качества за пределами приведённых оценок в карточке не представлены.

HMistral-v3-00-fp16 — дообученная текстовая модель семейства Mistral, загруженная разработчиком 1024m и основанная на unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и около 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и английский язык. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Метаданные отмечают интерфейс для вызова инструментов, но не описывают отдельные возможности или качество модели.

Jais-30b-chat-v3 — диалоговая языковая модель, разработанная Core42 (Inception) совместно с Cerebras Systems и дообученная на парах запросов и ответов на арабском и английском языках. Она предназначена для чат-ассистентов, клиентской поддержки, ответов на вопросы, генерации кода и рассуждений по тексту. Модель использует декодерную архитектуру Transformer, близкую к GPT-3, с активацией SwiGLU и позиционными представлениями ALiBi. README указывает контекст до 8192 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; для загрузки требуется пользовательский класс модели и параметр trust_remote_code=True. Модель оптимизирована для современного стандартного арабского и английского языков. Среди ограничений — возможные ошибки, предвзятость и неподходящие ответы; качество на других языках и диалектах не гарантируется. Не следует использовать её для высокорисковых решений без контроля человека или для работы с чувствительной информацией. Лицензия Apache 2.0.

Kona2-12B — диалоговая языковая модель на 12,2 млрд параметров от Tbilisi AI Lab. Она основана на Kona2-12B-Instruct и дообучена методом Direct Preference Optimization (DPO) на наборе из 387 тыс. пар предпочтений, чтобы улучшить качество и согласованность ответов. В основе семейства — архитектура Mistral; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает работу через Transformers. Модель предназначена для диалогов на грузинском и английском языках, ответов на вопросы, генерации текста, перевода и автоматизации поддержки клиентов. В обучении отдельно учитывались сценарии вызова инструментов, однако метаданные подтверждают возможность чата, а не отдельный pipeline для tool calling. В README указан контекст 32 тыс. токенов, тогда как метаданные каталога сообщают native context в 1 024 000 токенов; поэтому фактический доступный контекст следует сверять с конфигурацией и используемым рантаймом. Модель рекомендована разработчиком для production-применения. Лицензия — Apache-2.0. Известное ограничение: обучающие данные имеют срез до 2024 года; для запуска в полной точности рекомендуется не менее 48 ГБ VRAM, а с 4-битной квантизацией — от 24 ГБ.

Magnum v2 32B GGUF — это квантизированные варианты текстовой генеративной модели Anthracite, разработанные командой Anthracite и созданные на основе Qwen1.5 32B. Модель дообучалась для воспроизведения качества прозы моделей Claude 3, прежде всего Sonnet и Opus, и предназначена для диалогов, генерации текста, выполнения инструкций и задач, где важны качество и структура письменного ответа. Модель поддерживает текстовую модальность и ориентирована на английский и китайский языки. Она содержит около 32 миллиардов параметров, распространяется в формате GGUF и использует ChatML для форматирования диалоговых запросов. В README не указана длина контекстного окна и не приведены сведения о конкретных вариантах квантизации, производительности или системных требованиях. Дообучение проводилось в течение двух эпох на наборах данных, связанных с диалогами, рассуждениями и качественной прозой. К сильным сторонам относятся крупный размер, ориентация на естественную и выразительную генерацию текста, а также поддержка локального запуска через совместимые инструменты для GGUF. Ограничения включают отсутствие подробных оценок качества, неполные сведения о безопасности и неизвестные характеристики отдельных квантизированных сборок. Лицензия обозначена как other с названием tongyi-qianwen; в качестве текста лицензии указана лицензия Qwen2-72B-Instruct.

NeuralBeagleJaskier — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из mlabonne/NeuralBeagle14-7B и bardsai/jaskier-7b-dpo-v6.1. Веса объединены методом TIES; указаны нормализация и маска int8. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; метаданные указывают поддержку чата. Данные о поддерживаемых языках и специализированных областях применения отсутствуют, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

NeuralsirkrishnaShadow_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая модель Mistral для генерации текста и диалогов. Она содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель создана объединением automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых сценариев и других задач текстовой генерации. Данные о специализации и языках в карточке не приведены. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

openbuddy-zephyr-7b-v14.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая методом SLERP чат-модель на архитектуре Mistral, созданная из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenBuddy/openbuddy-zephyr-7b-v14.1. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на общение на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и русском языках. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении модели; качество ответов и пригодность для конкретных сценариев требуют проверки.

google/t5gemma-2b-2b-ul2 — предварительно обученная модель семейства T5Gemma от Google с кодировщиком и декодировщиком по 2 млрд параметров. Архитектура encoder-decoder получена адаптацией decoder-only модели; вариант UL2 обучен с использованием подхода UL2. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и подходит для суммаризации, ответов на вопросы, рассуждений и других задач преобразования текста. В карточке указана поддержка английского языка. Компактный размер может быть удобен для локального развёртывания на компьютерах и в облачной инфраструктуре. Качество зависит от обучающих данных и формулировки запроса; модель может упускать нюансы и выдавать неточные или устаревшие факты. Лицензия Gemma; при применении необходимо учитывать правила использования Gemma.

TurdusTrixBeagle-DARETIES-7B — текстовая авторегрессионная модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием udkai/Turdus, CultriX/MergeTrix-7B-v2 и mlabonne/NeuralBeagle14-7B методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit. В конфигурации указан Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; размер итоговой модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на инструкции, а также для задач рассуждения и творческого письма. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 75,20, включая 73,46 на AI2 Reasoning Challenge и 88,61 на HellaSwag. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Языки и специализированные прикладные области в доступных материалах не обозначены.

Experiment26Yamshadow_Experiment29Experiment24 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текст. Модель объединяет automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_T3qm7xStrangemerges_32 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/T3qm7xStrangemerges_32-7B и предназначена для генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель доступна в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или подтверждённые языковые специализации; качество и ограничения конкретных сценариев применения не приведены.

Карточка модели unsloth/gemma-3n-E4B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gemma-3n-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gemma-3n-E2B-it — дообученная Unsloth версия диалоговой модели Google Gemma 3n E2B-it. Это плотная мультимодальная архитектура Gemma3n, однако карточка этой версии сообщает о поддержке только текстового ввода. Модель предназначена для диалога и генерации текста; её можно использовать для ответов на вопросы и ведения беседы. Заявленная длина контекста Gemma 3n — до 32 тыс. токенов. В метаданных указаны английский язык и библиотека Transformers. Модель распространяется по лицензии Gemma; перед использованием следует учитывать её условия. Карточка не приводит отдельные сведения о качестве этой версии.

Gemma-SEA-LION-v3-9B-IT — языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это дообученная по инструкциям версия Gemma-SEA-LION-v3-9B на архитектуре Gemma 2: плотная decoder-модель с 9 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Контекстное окно составляет 8192 токена. Модель рассчитана на ответы на вопросы, следование инструкциям, суммаризацию, анализ тональности и токсичности, рассуждения и перевод между английским и языками Юго-Восточной Азии. В README перечислены бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский языки; метаданные также содержат коды для этих языков. Модель оценивалась на многоязычных задачах и тестах следования инструкциям. Модель не обучена использовать системный промпт или вызывать инструменты. Она может галлюцинировать, давать нерелевантные ответы и непоследовательно рассуждать; авторы также предупреждают, что релиз не прошёл safety-выравнивание. Лицензия — Gemma Community License; перед применением следует учитывать её условия.

granite-4.1-8b-Claude-Opus-4.6-Thinking-MAX — экспериментальная разговорная языковая модель DavidAU, дообученная на базе IBM Granite-4.1-8B с помощью Unsloth на наборе примерно из 3 тысяч примеров. Дообучение направлено на переход от режима следования инструкциям к режиму рассуждений; в обучении использовались данные, связанные с Polaris, GLM 4.7 и Claude Opus 4.6. Модель имеет плотную архитектуру GraniteForCausalLM, около 8,4 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций с многошаговым рассуждением. Автор приводит результаты тестов на общих языковых бенчмарках и примеры сложных генераций, но они не гарантируют качество на других задачах. README рекомендует контекст не менее 8 тысяч токенов и квантизацию не ниже Q4_K_S, отмечая, что более высокая точность может улучшить результаты. Базовая Granite-4.1-8B поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский; сведения о языковом охвате именно дообученной версии отдельно не приведены. Лицензия — Apache 2.0.

Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3.1-8B — языковая модель Пекинской академии искусственного интеллекта (BAAI), дообученная методом supervised instruction tuning на наборах Infinity-Instruct-7M и Infinity-Instruct-Gen. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Она использует шаблон чата Llama 3 Instruct и поддерживает контекст длиной 8192 токена. Модель рассчитана на генерацию ответов и следование инструкциям в общих пользовательских сценариях. По заявлению разработчиков, она показала результаты на AlpacaEval 2.0, сопоставимые с GPT-4; в README также указано, что модель обучалась без RLHF. Карточка приводит английский как язык модели. Модель доступна в формате safetensors под лицензией llama3.1; проект ограничивает использование академическими исследованиями и запрещает коммерческое применение. Разработчики не гарантируют точность ответов.

Это версия в формате FP16 модели JAIS-30B-Chat-v3, опубликованная amgadhasan и основанная на core42/jais-30b-chat-v3. Модель с плотной архитектурой JAIS предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; её можно применять для общения на естественном языке и получения ответов на вопросы. Контекстное окно составляет 8192 токена. В README указано, что права принадлежат исходным авторам. Условия лицензии не приведены, поэтому перед использованием следует проверить лицензию исходной модели core42/jais-30b-chat-v3.

Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct — разговорная языковая модель, совместно разработанная VAGO Solutions и Hyperspace.ai на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, настроенная для инструкций и выровненная с помощью DPO. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст; заявлены немецкий и английский языки. Контекст модели — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов с ассистентом, ответов на вопросы и немецкоязычных сценариев, включая оценённые авторами задачи RAG. В README приведены результаты бенчмарков, но они не гарантируют качество в конкретном применении. Авторы предупреждают, что модель может выдавать неподходящий или неотфильтрованный контент и не гарантируют стабильно корректное поведение. В репозитории указана лицензия other, а README связывает лицензию с Meta-Llama; перед использованием следует проверить применимые условия лицензирования.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment24Ognoexperiment27 — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment24Ognoexperiment27-7B. Она предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведений о специализированной предметной области или дополнительных ограничениях качества в карточке нет.

nyun-c2-llama3-61B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная Nyun AI. Она содержит 76,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 8 192 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, диалоговых сценариев и задач на понимание языка. В README авторы сообщают, что модель получена оптимизацией без дополнительного дообучения и показывает результаты выше Llama 3 70B в нескольких приведённых бенчмарках, хотя уступает ей в MMLU. Файлы опубликованы в формате safetensors. Для использования действует лицензия Llama 3. Русский язык и специализированные предметные области в предоставленных источниках не заявлены.

Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS — объединённая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная sometimesanotion с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой модели для слияния указана sometimesanotion/Base-Chocolatine-2-14B-Instruct-v2.0b3; в объединение также вошли несколько моделей на базе Qwen2.5 и их производных. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она использует архитектуру Qwen2 с плотной трансформерной сетью, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Карточка не уточняет отдельные языки или специализированные прикладные области. Лицензия в предоставленных данных не указана. Составное слияние нескольких моделей может влиять на стиль и поведение ответов; конкретные ограничения качества в карточке не описаны.

Kaoeiri/Qwenwify-32B-v2.68 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве базовой модели README указывает unsloth/qwen2.5-32b-instruct; в объединение также вошли варианты Qwen2.5 для диалога, ролевых сценариев, генерации текста и художественной прозы. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста, в том числе для ролевого общения и создания художественных текстов. Метаданные указывают на поддержку чата и интерфейс вызова инструментов. В карточке не приведены сведения о лицензии и конкретных языках; среди исходных моделей есть вариант для китайского языка, но это само по себе не подтверждает полный перечень поддерживаемых языков.

Sailor2-8B-Chat-GGUF — это набор GGUF-квантизаций чатовой языковой модели Sailor2-8B-Chat, разработанный командой sail и квантизированный bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и выполнения инструкций, включая мультиязычные сценарии на английском, китайском, индонезийском, тайском, вьетнамском, малайском, лаосском, бирманском, яванском, кхмерском, сунданском и тагальском языках. Модель имеет размер 8B параметров; архитектура и размер контекста в README не указаны. Доступны варианты от F16 до низкобитных Q2/Q3/Q4/Q5/Q6/Q8 и IQ-квантизаций, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Для чата следует использовать формат с маркерами system, user и assistant. Сильной стороной является сочетание мультиязычной направленности и широкого выбора форматов для локального запуска, в том числе через LM Studio. Ограничения включают возможное снижение качества при агрессивной квантизации и отсутствие сведений о результатах оценивания, поддерживаемых модальностях помимо текста и максимальной длине контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.