III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

M7Yamshadowexperiment28_YamYam — объединённая модель для генерации текста, опубликованная MaziyarPanahi. Она создана на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamYam-7B; в метаданных архитектура указана как плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации, написания и продолжения текста, а также для задач, где требуется учитывать длинный контекст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. В карточке не описаны специальные предметные области или подтверждённые ограничения качества; возможности следует оценивать на целевых задачах.

Magnum-v4-22b — диалоговая языковая модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, близким к Claude 3 Sonnet и Opus. Это полное дообучение Mistral-Small-Instruct-2409; модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 22 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов, написания и редактирования текста, а также следования инструкциям. Она обучалась два эпоха на наборах диалогов и инструкций, включая примеры для письма; заявленный контекст — 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку английского языка, чат-возможностей и интерфейса вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять на странице модели. В README приведены результаты оценок IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

megatron_1.1_MoE_2x7B — разговорная языковая модель на архитектуре Mixtral с механизмом смеси экспертов (MoE). Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 69,94, 65,53 на AI2 Reasoning Challenge и 84,52 на HellaSwag. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач на рассуждение и понимание текста. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В репозитории используются веса safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Open Instruct ShareGPT Llama2 7B — языковая модель из серии Tulu, разработанной Allen Institute for AI (AI2). Это дообученная на данных ShareGPT модель Meta Llama 2 с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 6,6 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и ведения диалогов в роли помощника; для получения лучших результатов следует использовать обученный формат сообщений с переводом строки после маркера начала сообщения. Модель принимает текст и выдаёт текст, в первую очередь на английском языке. Размер её контекстного окна — 2048 токенов. Она подходит для диалоговых сценариев и выполнения широкого круга текстовых инструкций. Модель не проходила этап RLHF для выравнивания безопасных ответов и может выдавать проблемный контент, особенно в ответ на соответствующие запросы. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk.

SauerkrautLM-7b-HerO-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием методом SLERP моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 и SauerkrautLM-7b-HerO; конфигурация слияния использует bf16. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Tess-72B-v1.5b — универсальная большая языковая модель из серии Tess, разработанная migtissera и обученная на базе Qwen-72B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 71 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов в формате SYSTEM/USER/ASSISTANT. Контекст модели составляет 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors. Модель подходит для ответов на вопросы, помощи с текстовыми задачами и рассуждений общего назначения. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 77,30 и результаты ARC и HellaSwag. Поддерживаемые языки и прикладные специализации отдельно не заявлены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели.

YamshadowInex12_NeuralsirkrishnaM7 — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralsirkrishnaM7-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

blossom-v3-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Azure99/blossom-v3-mistral-7b методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в ответ на запросы и инструкции; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и создания текстов по запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Cydonia-v1.2-Magnum-v4-22B — объединённая 22-миллиардная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit из TheDrummer/Cydonia-22B-v1.2 и anthracite-org/magnum-v4-22b. Для слияния использован метод SLERP; модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая связную прозу. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. По данным описания базовой модели, основной язык — английский. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в репозитории.

Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment26 — объединённая модель для генерации текста на базе архитектуры Mistral. Она получена слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment26-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений, ответов и другого текста общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28M7_AlloyingotneoyPercival_01 — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/AlloyingotneoyPercival_01-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; поддерживает контекст до 32 768 токенов и хранится в формате Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке не приведены специальные предметные области или сведения о языковой специализации, поэтому её можно описывать как модель общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

Gemma 7B OpenHermes v0.80 — инструктивная языковая модель, разработанная lemon-mint путём дообучения Google Gemma 1.1 7B на наборе OpenHermes-2.5. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций в текстовом формате. Модель построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM, содержит 8,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель ориентирована на английский язык и может применяться для открытого диалога, генерации ответов и помощи в разнообразных текстовых задачах. Лицензия — gemma-terms-of-use. В ответах возможны ошибки и отражение предубеждений обучающих данных, поэтому результаты следует проверять.

Это 8-битная версия Hermes 3 на базе Llama 3.1 с 70 млрд параметров, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX из NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B с помощью mlx-lm 0.16.1. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям; метаданные также указывают на дообучение исходной Llama 3.1 70B. Поддерживает текстовый ввод и генерацию текста, включая сценарии чат-взаимодействия. Контекст составляет до 131 072 токенов. В карточке заявлен английский язык. Модель распространяется по лицензии Llama 3. Используйте её в совместимой среде MLX; README предлагает установить mlx-lm.

manojpreveen/Llama-2-70b-hf-ChatOrca-v2 — чат-модель на архитектуре Llama 2, разработанная Manojpreveen на основе meta-llama/Llama-2-70b-hf. Модель дообучена на данных Orca, OpenPlatypus и многошаговых диалогах из открытых наборов, включая OpenAssistant и Ultrachat, чтобы улучшить рассуждения и поддержку диалога в несколько ходов. Модель предназначена для генерации ответов, ведения диалогов и решения задач на рассуждение по текстовым запросам. Она содержит 68,7 млрд параметров, имеет контекст до 4096 токенов и использует формат весов safetensors. Для корректных запросов следует применять шаблон чата Meta Llama 2, описанный в карточке модели. Модель работает с текстом и ориентирована на английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Качество зависит от запроса и обучающих данных; карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений применения.

M7Yamshadowexperiment28_YamMulti_verse_model — объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текстовые запросы и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по запросу. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Длина контекста составляет до 32 768 токенов; файлы весов представлены в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

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

Fireworks Mixtral 8x22B Instruct OH — инструктивная языковая модель, выпущенная Fireworks AI на основе Mixtral-8x22B от Mistral AI. Это разреженная архитектура MoE для генерации текста и диалогов; в метаданных указано 22 млрд параметров и контекст до 65 536 токенов. Модель дообучена на примерно 10 тысячах примеров из OpenHermes 2.5, подготовленных в шаблоне Vicuna. Модель подходит для диалогового помощника, ответов на вопросы и создания развернутых текстов, например планов поездок. Карточка показывает примеры на английском языке, а метаданные отмечают английский как язык модели. Доступны веса в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0. Карточка не содержит количественной оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.

EpistemeAI/Reasoning-Llama-3.1-CoT-RE1-NMT — диалоговая языковая модель семейства Llama, разработанная EpistemeAI и дообученная на базе EpistemeAI/Reasoning-Llama-3.1-CoT-RE1. Это плотная модель с 7,5 млрд параметров, контекстом до 131 072 токенов и форматом весов safetensors. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации ответов с многошаговыми рассуждениями. В карточке заявлены сценарии виртуальных помощников, поддержки клиентов, обучения и генерации текстов. Среди датасетов в метаданных указаны AI-MO/NuminaMath-TIR и bespokelabs/Bespoke-Stratos-17k. README также упоминает Unsloth и непрерывное обучение, но не приводит подробностей об их реализации в этой версии. Доступны способ запуска через Transformers и лицензия Apache-2.0. Качество и языковое покрытие отдельно не оценены в предоставленных сведениях.

T5Gemma-9B-9B-UL2-IT — англоязычная instruction-tuned модель Google из семейства T5Gemma. Это encoder-decoder модель типа text-to-text с 9 млрд параметров в энкодере и 9 млрд в декодере, созданная на основе google/t5gemma-9b-9b-ul2 с адаптацией при помощи UL2. Модель работает с текстом и доступна через Transformers; её веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям: ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, создания черновиков писем, маркетинговых текстов, сценариев и стихов. Энкодер также можно использовать для задач понимания текста и классификации, хотя основная задача в метаданных — text-generation. Карточка описывает модель как исследовательскую разработку семейства T5Gemma, но допускает применение для генерации и суммаризации. Возможны ошибки и устаревшие факты, трудности с неоднозначностью, нюансами языка и сложными открытыми запросами; ответы могут отражать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; использование должно соответствовать условиям лицензии и политике запрещённого использования Gemma.

Virtuoso-Small — компактная языковая модель для генерации текста, разработанная Arcee.ai. Репозиторий duyntnet/Virtuoso-Small-imatrix-GGUF содержит её квантованные варианты в формате GGUF, предназначенные для локального запуска и совместимые с llama.cpp и рядом пользовательских интерфейсов, включая KoboldCPP, Ollama, Jan, text-generation-webui и GPT4All. Модель имеет 14 миллиардов параметров и ориентирована на выполнение инструкций, сложные рассуждения и бизнес-сценарии: поддержку клиентов, создание контента и техническую помощь. В README указан английский язык и текстовая модальность. Архитектура, размер контекста и точный набор доступных квантований не уточняются. К сильным сторонам относятся относительно компактный размер, эффективность и возможность работы на менее мощном оборудовании при сохранении высокого качества генерации. Ограничения связаны с недостатком информации о конкретной архитектуре, контекстном окне, производительности и качестве на других языках. В карточке указана лицензия other; дополнительных условий использования не приведено.

WildMBXMarconi-SLERP-7B — слитая модель генерации текста семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из BarryFutureman/WildMarcoroni-Variant1-7B и flemmingmiguel/MBX-7B. Слияние выполнено методом SLERP; модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по запросу и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag.

YamshadowInex12_T3qExperiment26 — объединённая модель генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qExperiment26-7B. Она предназначена для сценариев, где требуется генерировать текст на основе текстового запроса. Модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно — до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это квантизированная GGUF-версия языковой модели c4ai-command-r7b-12-2024, разработанной CohereForAI. Сборку подготовил bartowski с использованием llama.cpp и квантизации imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; запуск возможен, в частности, через LM Studio с поддержкой актуальной версии llama.cpp. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, китайский, арабский, греческий, персидский, польский, индонезийский, чешский, иврит, хинди, нидерландский, румынский, русский, турецкий, украинский и вьетнамский языки. Доступны варианты с разными уровнями квантизации — от F32 и Q8_0 до более компактных Q3 и IQ4; они позволяют выбирать между качеством генерации и требованиями к памяти. Для модели указан специальный шаблон диалога, однако сведения о точной архитектуре, размере контекста и результатах тестирования в карточке отсутствуют. Чем сильнее сжатие, тем ниже ожидаемое качество, хотя варианты Q5 и Q6 заявлены как высококачественные. Использование регулируется лицензией CC BY-NC 4.0 и ограничено некоммерческими сценариями.

Elysium-Omni-11b — объединённая диалоговая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit. Она объединяет Elysium-Omni-Itt-11b и SoMix2-xb линейным слиянием с весами 0,8 и 0,2 соответственно. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 11 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В репозитории указаны веса Safetensors; конфигурация слияния использует float16. Лицензия в доступных данных не указана.

Eurydice 24b v3 — диалоговая языковая модель от Aixon Lab, созданная дообучением Mistral Small 3.1 24B Instruct. Это плотная трансформерная причинная модель с 23,4 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она предназначена для многосторонних диалогов, генерации текста, ответов на вопросы и анализа; автор отмечает сильные стороны в понимании контекста, творческом письме, естественном общении и рассказывании историй. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке основным языком назван английский; также может поддерживаться ряд других языков. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Результаты сравнительных оценок не приведены. Возможны смещения и ошибки, поэтому ответы следует проверять.

Experiment28T3q_Experiment28Experiment24 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Fusion-7B-Quintessence — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода passthrough. В состав вошли NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO, NousResearch/Genstruct-7B и Weyaxi/Einstein-v4-7B. Архитектура — плотная Mistral с классом MistralForCausalLM; в репозитории указано 21,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Модель принимает и выдаёт текст; метаданные отмечают возможность чата. В README указана лицензия на веса отдельно не приводится, поэтому условия использования по этим данным определить нельзя. Слияние разных моделей может давать нестабильное качество на отдельных запросах.

Gemma 2 2B — компактная языковая модель Google из семейства Gemma, созданная с использованием исследований и технологий, применявшихся при разработке Gemini. Это декодерная модель с открытыми весами для генерации текста; семейство включает предварительно обученные и дообученные для следования инструкциям варианты. Данная карточка описывает текстовую модель, ориентированную на английский язык. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, диалоговых интерфейсов и создания текстов — например, черновиков писем, сценариев и рекламных материалов. Небольшой размер позволяет запускать её на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов Safetensors; лицензия — Gemma. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса. Модель может выдавать фактически неверную или устаревшую информацию, отражать предвзятость данных и испытывать трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами; для прикладных систем рекомендуется проверка результатов и меры безопасности.

Efficient-Large-Model/Gemma-2-2B-it — инструктивно дообученная текстовая модель семейства Gemma 2, основанного Google на технологиях и исследованиях, использованных при создании Gemini. Это декодерная плотная языковая модель с 2,7 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и работает с контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текстов, диалоговых интерфейсов, ответов на вопросы, суммаризации и задач рассуждения. Её сравнительно компактный размер подходит для запуска на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. README указывает английский как язык моделей Gemma; отдельные коды языков для этого репозитория в метаданных не приведены. Ответы могут содержать фактические ошибки или устаревшую информацию; модель также может испытывать трудности с неоднозначными формулировками, сложными задачами и тонкими языковыми нюансами, а обучающие данные могут отражать предвзятость. Репозиторий использует лицензию Gemma; перед применением следует учитывать её условия и политику допустимого использования Gemma.