III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

KnutJaegersberg/internlm-20b-llama — разговорная языковая модель на архитектуре Llama с 19,6 млрд параметров. По метаданным, она предназначена для генерации текста и поддерживает диалоговый режим; указанный контекст составляет 4096 токенов. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard: средний балл 65,09, а на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag — 61,35 и 82,08 соответственно. Эти показатели отражают результаты на отдельных бенчмарках и сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях. README сообщает, что код лицензирован по Apache-2.0, а для весов разрешено бесплатное коммерческое использование; также упоминается возможность подать заявку на коммерческую лицензию, поэтому условия использования весов стоит сверить с актуальной лицензией репозитория.

inception42/jais-family-30b-16k-chat — чат-модель семейства Jais, созданного Inception Institute of Artificial Intelligence. Это дообученная для диалога версия базовой модели inceptionai/jais-family-30b-16k: автор описывает Jais Family как двуязычные англо-арабские большие языковые модели, оптимизированные для арабского языка и обладающие сильными возможностями на английском. Модель предназначена для диалоговых приложений, генерации и понимания текста, анализа тональности и суммаризации арабских и англоязычных документов. Модель имеет архитектуру декодера с авторской реализацией класса, для загрузки которой требуется включить trust_remote_code. В названии указаны размер 30B и контекст 16k; файлы представлены в формате safetensors. Метаданные помечают модель как чат-модель. Лицензия — Apache-2.0. Сильная сторона модели — ориентация на арабский язык при сохранении возможностей английского, включая диалоговые сценарии. Ограничения: ответы ориентированы на арабский и английский, возможны ошибки, предвзятость и оскорбительный либо вводящий в заблуждение контент; модель не предназначена для высокорисковых решений без контроля человека и обработки конфиденциальных данных.

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.

kellemar-KrishnaHercules-0.1-7b-slerp — это объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit на основе NeuralKrishna-7B-V2-DPO и ChatHercules-2.5-Mistral-7B-DPO. В конфигурации указаны метод объединения DARE-TIES, архитектура Mistral с плотной структурой и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста по запросу; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. Поддерживаемые языки и специализированные области применения в карточке не обозначены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Модель Linkbricks Horizon AI Korean Avengers V1 27B разработана дата-сайентистом Чи Юнсоном (Saxo) из компании Linkbricks. Это дообученная версия Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Advanced-27B на базе Gemma 2: для обучения использовали корейский SFT и DPO, а также данные корейских новостей, перевода между корейским, китайским, английским и японским языками, математики и логических задач. Модель предназначена для диалогов, перевода, суммаризации и анализа текстов, включая отзывы и публикации в социальных сетях; карточка также заявляет улучшения в написании текстов, программировании, математике и рассуждениях. Модель имеет 27,6 млрд параметров, архитектуру Gemma2ForCausalLM и контекст до 8192 токенов. Токенизатор унаследован от базовой модели без расширения словаря. Опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сравнительных оценок качества, поэтому заявленные улучшения не позволяют судить о точности на конкретных задачах.

Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Avengers-V2-27B — языковая модель, дообученная доктором Юнсоном Джи (Saxo), специалистом по данным компании Linkbricks. Это плотная модель Gemma 2 с 27,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; она дообучена методом SFT с последующим DPO на базе Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Avengers-V1-27B. Модель ориентирована прежде всего на корейский язык. В обучении использовались корейские новости, данные для перевода между корейским, китайским, английским и японским языками, а также примеры для суммаризации, вопросов и ответов, математики и логических рассуждений. Среди заявленных сценариев — анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, написание текстов и кода, решение математических и логических задач. README заявляет контекст 128 тыс. токенов, тогда как метаданные указывают нативное окно 8192 токена. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Её специализация на корейском и расхождение сведений о длине контекста следует учитывать при выборе и развёртывании; заявленные в карточке улучшения не сопровождаются количественными результатами оценки.

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.

Kaoeiri/Llam-Romania-3.1d-8B-V1.11 — языковая модель семейства Llama, разработанная Kaoeiri как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста и диалогового общения. В репозитории указано 7,5 млрд параметров, контекстное окно — до 131 072 токенов; модель построена на PyTorch и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_MeliodasT3qm7 — объединённая модель Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/MeliodasT3qm7-7B. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о языковой специализации и ограничениях качества в карточке отсутствуют.

M7Yamshadowexperiment28_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. Данных о специальных областях применения и ограничениях качества в карточке нет.

MagnusIntellectus-12B-v1 — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная GalrionSoftworks с помощью LazyMergekit из UsernameJustAnother/Nemo-12B-Marlin-v5 и anthracite-org/magnum-12b-v2. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров; карточка указывает контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов в чат-сценариях. В README описано слияние методом TIES с нормализацией и весами 0,70 и 0,30; веса опубликованы в формате safetensors и типе bfloat16. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средний балл 21,55, IFEval 44,21 и BBH 33,26. Лицензия — Apache-2.0. Данных о поддерживаемых естественных языках в предоставленных источниках нет.

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.

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.

NeuralKukedlc-7B-Labonned — языковая модель для генерации текста, созданная объединением NeuralBeagle14-7B и NeuralHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit. В README указан метод слияния SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель объединяет две диалоговые модели Mistral; карточка не приводит отдельной оценки качества или перечня поддерживаемых языков. Практические результаты могут зависеть от формулировки запроса и сценария использования.

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.

Solstice-70b — объединённая автором tdot604 языковая модель для генерации текста и диалоговых ответов. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе tdot604/Hazy-Llama-70b с включением TheDrummer/Moist-Miqu-70B-v1.1; в конфигурации указаны веса 0,8 и 0,2 соответственно. Модель использует плотную архитектуру Llama с классом LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и работает с контекстом до 8192 токенов. Модель подходит для ведения диалогов и генерации текстовых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Transformers. В метаданных не указаны языки обучения или специализация на конкретной предметной области. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Inex12Strangemerges_30 — объединённая модель для генерации текста, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Inex12Strangemerges_30-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не описывают её специализацию по языкам или конкретным областям применения, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения.

WestBeagle-7B — объединённая модель для генерации диалогового текста, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния mlabonne/NeuralBeagle14-7B и FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для чат-ботов и генерации ответов на текстовые запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 75,22, включая 72,27 на AI2 Reasoning Challenge и 88,29 на HellaSwag. Модель лицензирована по CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка не сообщает о специальных гарантиях качества или других ограничениях применения.

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.

YamshadowStrangemerges_32_YamMulti_verse_model — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться в диалоговых и других текстовых сценариях.

Argus-Colqwen3.5-4b-v0-bf16 — модель визуального поиска по документам, разработанная группой Data Science Университета Инсбрука. Это дообученная и объединённая с базовой моделью версия Qwen/Qwen3.5-VL-4B-Instruct в формате bfloat16; архитектура Argus использует разреженную смесь экспертов с маршрутизацией, зависящей от визуальных областей страницы и запроса. Модель формирует 1024-мерные векторные представления токенов и рассчитана на страницы с объёмом до 2048 визуальных токенов. Модель предназначена для извлечения релевантных страниц и фрагментов в системах визуального поиска по документам, включая сценарии вопросов и ответов по PDF и отчётам. В README приведены результаты на ViDoRe: сильные показатели на английских наборах v1 и конкурентные результаты на v2. Версия bf16 занимает около 8,8 ГБ и удобнее для развёртывания на ограниченных по памяти GPU, но при объединении LoRA потеряла небольшую долю точности относительно версии fp32. Модель ориентирована преимущественно на английские документы; ViDoRe v3 для неё не оценивался. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Для запуска README рекомендует Transformers версии 5 и указывает Flash Attention как дополнительную зависимость.

Bald Eagle 7B — чат-модель на 7,1 млрд параметров, разработанная cookinai и дообученная на основе fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1. Авторы описывают её как попытку создать хорошо оптимизированную модель для диалога, используя высокоэффективные наборы данных в стиле Orca. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в чат-сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Модель выпущена по лицензии CC BY-NC-ND 4.0: использование требует соблюдения условий атрибуции, запрещены коммерческое использование и распространение производных версий. Карточка не сообщает о конкретных языках обучения или оценках качества.

Beast-Soul-new — текстовая генеративная модель, созданная слиянием udkai/Turdus и flemmingmiguel/MBX-7B с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться в диалоговых и других сценариях, построенных на продолжении текста. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Указанный размер контекста — 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. В README описан метод слияния SLERP с настройками для слоёв внимания и MLP. В карточке не приведены специальные предметные области или сведения о языковой специализации. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Blur-7b-slerp-v1.46 — языковая модель семейства Mistral, созданная объединением моделей liminerity/merge и bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6 методом SLERP с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка приводит результаты оценивания на бенчмарках рассуждений и понимания текста, но не описывает конкретные языки или специализированные области применения.

Cypher-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO и cognitivecomputations/samantha-1.1-westlake-7b-laser методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и общения в формате чата. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия указана как CC, но конкретный вариант лицензии в предоставленных данных не раскрыт.

EVA-Qwen2.5-72B-v0.1-GGUF — это набор GGUF-квантизаций текстовой языковой модели EVA-Qwen2.5-72B-v0.1, опубликованный bartowski. Модель создана на базе Qwen2.5-72B-Instruct и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии, написание текстов и roleplay. В обучении исходной модели использовались наборы данных для инструкционного следования, структурированного письма, художественных диалогов и ролевых сценариев. Архитектура исходной модели — Qwen2.5 с 72 млрд параметров; модель работает с текстом и использует шаблон сообщений ChatML. README не содержит точных сведений о поддерживаемых языках и размере контекстного окна. Доступны варианты квантизации от IQ1_M и Q2 до Q8_0 размером примерно от 23,74 до 77,26 ГБ. Варианты Q5_K_M, Q6_K, Q4_K_M и другие обеспечивают компромисс между качеством и требованиями к памяти; низкобитные варианты экономичнее, но заметно уступают в качестве. Модель можно запускать через llama.cpp и LM Studio. Квантизация выполнена с использованием imatrix и llama.cpp версии b4014. Лицензия указана как qwen/other; README ссылается на лицензию Qwen2.5-72B-Instruct, однако конкретные условия следует уточнять в исходной лицензии.

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_Strangemerges_32Shadow — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Shadow-7B. В репозитории указано, что модель получена слиянием этих двух моделей; метаданные описывают архитектуру как плотную авторегрессионную MistralForCausalLM объёмом 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Её контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В README не описаны специальные предметные сценарии или языковая специализация, поэтому модель следует считать предназначенной для текстовой генерации общего назначения.

Flammen-Kunoichi-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная nbeerbower с помощью mergekit и метода SLERP из nbeerbower/flammen4-mistral-7B и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоги и ответы на вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors и доступны по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

FrankenLlama-3-12B — плотная языковая модель семейства Llama, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit. В конфигурации объединены два диапазона слоёв одной и той же модели Meta-Llama-3-8B-Instruct; метаданные каталога классифицируют происхождение как дообучение этой базовой модели. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ассистентских ответов. Она принимает текст и выдаёт текст, имеет 11 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Указана лицензия other; условия её использования следует сверить с карточкой модели и лицензией базовой модели.