III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

Gemma 2 9B — текстовая авторегрессионная модель семейства Gemma, разработанная Google. Это базовая предварительно обученная версия с открытыми весами; README также описывает семейство в целом, включая варианты, дообученные для следования инструкциям. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а её сравнительно компактный размер позволяет запускать её на персональных компьютерах и в собственной облачной инфраструктуре. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке семейство указано как англоязычное; конкретная длина контекста и число параметров не приведены в предоставленных данных. Модель может выдавать неточные или устаревшие сведения, испытывать трудности со сложным контекстом, нюансами языка и здравым смыслом, а также воспроизводить предвзятости обучающих данных. Лицензия — Gemma, с условиями и ограничениями, заданными политиками Google для использования моделей Gemma.

Gemma 7B — текстовая авторегрессионная языковая модель из семейства Gemma, разработанного Google на основе исследований и технологий, использованных при создании Gemini. Модель принимает текст и генерирует текст; семейство включает предварительно обученные и настроенные на выполнение инструкций варианты. Для этой модели карточка указывает генерацию текста, а метаданные — форматы Safetensors и GGUF и библиотеку Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов и генерации различных текстов, включая черновики писем, сценарии и маркетинговые материалы. Google описывает Gemma как компактное семейство, которое можно запускать на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. В README заявлена поддержка английского языка; размер контекста для этого репозитория не приведён. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать предвзятость обучающих данных; модель может хуже справляться со сложными задачами, неоднозначностью и тонкими языковыми нюансами. Для практического применения следует проверять результаты и учитывать правила безопасного использования Gemma. Лицензия — Gemma License.

Llama 2 7B Chat — текстовая авторегрессионная модель Meta на архитектуре Transformer, настроенная для диалогов с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Версия содержит 7 млрд параметров и представлена в формате Hugging Face Transformers с весами PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов с ассистентом, ответов на вопросы, объяснений и других сценариев генерации на английском языке; для корректной работы следует использовать формат диалога Llama 2 Chat. Контекстное окно — до 4 тыс. токенов. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед внедрением требуется проверка безопасности под конкретный сценарий. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2, условия которой необходимо принять для получения весов.

NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf — диалоговая языковая модель семейства Llama 2, разработанного Meta и опубликованная в формате Hugging Face Transformers. Это плотный авторегрессионный трансформер с 6,6 млрд параметров; веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель дообучена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением по человеческим отзывам для диалогов в формате помощника. Она предназначена для ответов на вопросы, ведения диалога и генерации текста на английском языке. Для ожидаемого поведения нужно соблюдать форматирование Llama 2 Chat с соответствующими маркерами инструкций и токенами. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, а проведённые оценки не охватывают все возможные сценарии. Данные предобучения имеют срез до сентября 2022 года. Использование регулируется собственной лицензией Meta для Llama 2; для получения весов требуется принять её условия.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-model_45k6e2e4-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая авторами модель на архитектуре Mistral для генерации текста и ответов в диалоге. Она создана методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и pankajmathur/Mistral-7B-model_45k6e2e4; конфигурация указывает точность bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на текстовые инструкции и диалоговые запросы. В метаданных указан английский язык, интерфейс чата и задача text-generation. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

OpenInstruct Mistral-7B — языковая модель, выпущенная автором репозитория и дообученная на VMware/open-instruct с вычислительными ресурсами Higgsfield AI. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев. В README указан формат запросов Alpaca; метаданные указывают контекст длиной до 32 768 токенов и английский язык. Модель подходит для ответов на вопросы, выполнения текстовых инструкций и генерации диалоговых ответов. В карточке приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла, однако они не гарантируют качество в конкретном применении. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; базовая модель — mistralai/Mistral-7B-v0.1.

TareksGraveyard/Savant-Qwen2.5-72B — объединённая модель на основе Qwen2.5, созданная автором репозитория методом della_linear с помощью mergekit. В качестве базовой использована zetasepic/Qwen2.5-72B-Instruct-abliterated; в объединение также вошли EVA-Qwen2.5-72B-v0.2, 72B-Qwen2.5-Kunou-v1, Q2.5-MS-Mistoria-72b-v2 и ChatWaifu_72B_v2.2. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 71,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; лицензия указана как other. Сведения о конкретных поддерживаемых языках и особых ограничениях в карточке не приведены.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamM7 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamM7-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки и специализацию, поэтому модель можно описать как универсальную генеративную языковую модель.

google/t5gemma-l-l-ul2-it — англоязычная instruction-tuned модель семейства T5Gemma, разработанная Google на основе google/t5gemma-l-l-ul2. Это encoder-decoder-модель для преобразования текста в текст: предварительно обученную архитектуру T5Gemma адаптировали с помощью UL2, а затем настроили на выполнение инструкций. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования через Transformers. Модель подходит для генерации и редактирования текста по запросам, суммаризации, ответов на вопросы и рассуждений. В карточке также описаны сценарии создания черновиков писем и другого контента. Английский указан как язык модели; размер и длина контекста для этого репозитория в предоставленных данных не приведены. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактические ошибки, отражать предвзятости обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными формулировками и сложными открытыми задачами. Лицензия Gemma; применение регулируется политикой допустимого использования Gemma.

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.

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.

Gemma 2B — компактная текстовая авторегрессионная языковая модель с архитектурой decoder-only из семейства Gemma, разработанного Google на основе исследований и технологий, использованных для Gemini. Эта версия содержит 2 млрд параметров; доступны открытые веса, а семейство включает предварительно обученные и дообученные для следования инструкциям варианты. Модель предназначена для генерации текста на английском языке: она может отвечать на вопросы, создавать диалоги и черновики, суммировать материалы и помогать в исследовании текстов. Небольшой размер позволяет запускать её на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. Как и другие языковые модели, Gemma может выдавать фактические ошибки, отражать предубеждения обучающих данных и испытывать трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Для модели указана лицензия Gemma; применение должно соответствовать политике запрещённого использования Gemma.

m8than/Llama-2-7b-chat-hf — копия модели Llama 2 7B Chat от Meta, размещённая на Hugging Face. Это авторегрессионная плотная Transformer-модель примерно с 6,6 млрд параметров, оптимизированная для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. В карточке Meta указаны английский язык, обучение с учителем и дополнительное выравнивание с помощью RLHF. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и создания текстовых продолжений. Возможны неточные или предвзятые ответы и небезопасные генерации. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0, однако исходная модель Llama 2 распространяется по лицензии Meta Llama 2 Community License; перед использованием следует учитывать условия лицензии исходных весов.

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.

Z3R6X/Llama-3-8B-ORPO-V1 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3, дообученная автором репозитория методом ORPO на наборе mlabonne/orpo-dpo-mix-40k. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. В README указано, что при обучении применялись LoRA с рангом 16 и 4-битная квантизация для экономии памяти; длина последовательности при обучении была сокращена до 1024 токенов. Метаданные указывают контекст до 8192 токенов и формат весов safetensors. В README приведены результаты MMLU, BoolQ и Winogrande, полученные с lm-evaluation-harness v0.4.2; это отдельные сравнительные замеры, а не гарантия качества в конкретном применении. Модель рассчитана на текстовый ввод и генерацию текста, интерфейс чата отмечен в метаданных. Указана лицензия llama3; перед использованием следует соблюдать её условия. Карточка описывает дообучение Llama 3, поэтому производная классифицируется как finetune.

LongAlpaca-13B — языковая модель на архитектуре Llama, выпущенная командой LongLoRA. Модель содержит 12,9 млрд параметров и дообучена с учителем на наборе LongAlpaca-12k, который включает длинные и короткие вопросы и ответы. Она предназначена для следования инструкциям и ответов на вопросы по длинным текстам, например разделам книг и научным статьям. В README для LongAlpaca-13B указано окно контекста 32 768 токенов; метаданные этой конкретной карточки указывают native context в 4 096 токенов. Поэтому заявленную возможность работы с длинным контекстом следует учитывать с оглядкой на конфигурацию и фактическую поддержку весов. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках не приведены. Для использования весов требуется принять лицензию и политику допустимого использования Meta.

MeliodasPercival_01_YamExperiment24 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamExperiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — 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.

SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 — диалоговая языковая модель компании Upstage, дообученная для одношаговых бесед на базе upstage/SOLAR-10.7B-v1.0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Она принимает текст и генерирует текстовые ответы на английском языке. Модель прошла инструкционное дообучение с учителем и оптимизацию предпочтений DPO на смесях наборов Alpaca-GPT4, OpenOrca, Orca DPO и UltraFeedback, а также данных, созданных с помощью Metamath. Подходит для диалоговых ответов, выполнения инструкций, объяснений и задач на рассуждение. В карточке заявлены результаты конкурентного качества для своего размера, но это заявление разработчика и оно не гарантирует качество в конкретном сценарии. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Модель ориентирована на одношаговые беседы; контекст ограничен 4096 токенами, поэтому она не предназначена для длительных многошаговых диалогов без специальной настройки.

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.

Starling-LM-11B-alpha-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Delcos/Starling-LM-11B-alpha методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Tulu 2 7B — разговорная языковая модель-ассистент, разработанная AllenAI и дообученная на основе Meta Llama 2 7B. Она обучена на смеси общедоступных, синтетических и созданных людьми инструкций и диалогов; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — около 6,6 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, рассчитана прежде всего на английский язык, поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов и выполнения инструкций в универсальных сценариях. В карточке приведены результаты MT-Bench и AlpacaEval для варианта SFT, но они не гарантируют качество на конкретных задачах. Для лучшей генерации следует соблюдать формат входа, описанный в карточке. Модель не прошла выравнивание на безопасные ответы в RLHF и не использует встроенную фильтрацию: она может выдавать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk; перед использованием следует учитывать её условия.

WizardLM-13B-V1.0 — диалоговая языковая модель команды WizardLM, представленная в этом репозитории в виде diff-весов. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 12,9 млрд параметров. Для общения используется шаблон промпта с ролями USER и ASSISTANT. Модель предназначена для генерации подробных ответов на вопросы и ведения диалога. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 2048 токенов. В карточке приведены результаты WizardLM разных версий в таблице, поэтому их нельзя однозначно считать оценками именно V1.0. Репозиторий содержит diff-веса, и для восстановления полной модели нужны соответствующие базовые веса; точная базовая модель здесь не названа. В таблице указана лицензия Llama 2 License для WizardLM-70B-V1.0, но условия лицензии именно этой версии из доступных сведений установить нельзя.

Moritz Laurer дообучил DeBERTa-v3-base от Microsoft на 392 702 парах MultiNLI для классификации текстов по заданным категориям без отдельного обучения на этих категориях. Модель сопоставляет посылку и гипотезу и оценивает, следует ли гипотеза из текста; это позволяет использовать её для классификации с нулевым обучением и задач вывода по естественному языку. Модель основана на архитектуре DeBERTa-v2, содержит 211,6 млн параметров и принимает текст с контекстом до 512 токенов. В README указана точность 0,90 на тестовой части MultiNLI. Веса доступны в форматах PyTorch и safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemma-2-Ataraxy-v4c-9B — диалоговая языковая модель на базе Gemma 2, созданная lemon07r слиянием предварительно обученных моделей через SLERP с помощью mergekit. В объединении использованы lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3b-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25. Модель с плотной архитектурой Gemma2ForCausalLM содержит 9 млрд параметров и имеет контекстное окно 8192 токена. Она предназначена для генерации текста в диалоге, выполнения инструкций и творческих текстовых задач. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; эти показатели сами по себе не гарантируют качество в конкретном сценарии. В репозитории указана лицензия Gemma. Использование регулируется условиями лицензии Google Gemma.

Sorawiz разработал Gemma-9B-Chat, разговорную языковую модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. Она создана слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода TIES; базой слияния служила zelk12/MT-Gen6fix-gemma-2-9B. Модель рассчитана на диалоговую генерацию текста и использует шаблон Gemma Instruct. Модель подходит для создания ответов в чате и других сценариев генерации текста. Её родной контекст составляет 8192 токена. Доступны отдельные квантизированные версии GGUF, опубликованные другими пользователями; сам репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GML-Mistral-merged-v1 — плотная языковая модель семейства Mistral, опубликованная пользователем zyh3826. Это объединение моделей quantumaikr/quantum-v0.01 и mncai/mistral-7b-dpo-v5, выполненное методом passthrough с помощью mergekit; веса сохранены в формате safetensors и типе bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. В метаданных указан размер 8,9 млрд параметров и контекстное окно до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает языки, специальные предметные области или сравнительные результаты, поэтому назначение модели следует считать общим; качество ответов и поддержка конкретных сценариев в предоставленных данных не оценены.

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.

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.

Lite-Cydonia-22B-v1.1-50-50 — плотная языковая модель на архитектуре Mistral с 22 млрд параметров, созданная knifeayumu слиянием двух моделей через mergekit: mistralai/Mistral-Small-Instruct-2409 и TheDrummer/Cydonia-22B-v1.1. Веса объединены методом task arithmetic с равным вкладом каждой модели; опубликованный репозиторий содержит формат safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая творческие ответы. По описанию автора, смесь получилась менее склонной к откровенно злонамеренным ответам и менее цензурированной, чем исходная инструкционная модель; автор также отмечает более разнообразные ответы по сравнению с некоторыми версиями Cydonia. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель рассчитана на текстовый ввод и текстовый вывод. Лицензия указана как other; конкретные условия использования следует сверять с карточкой модели и лицензиями базовых моделей. Оценка поведения основана на кратких проверках автора, поэтому её не следует считать гарантией безопасности или качества: ответы могут зависеть от формулировки запроса.