III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

Карточка модели llmware/slim-boolean-phi-3 на Hugging Face совпадает с карточкой llmware/slim-xsum-phi-3, поэтому описание составлено по ней. llmware разработала llmware/slim-xsum-phi-3 — дообученную на базе Microsoft Phi-3 модель серии DRAGON для ответов на вопросы по контексту в RAG-сценариях. Она предназначена для работы с текстовыми фрагментами и выдаёт ответы, извлечённые из предоставленных материалов; типовые задачи включают ответы на вопросы, извлечение значений и краткое суммирование. В карточке модели сообщается о тестировании на наборе RAG-инструкций, включая вопросы с ответом «не найдено», логические задачи и суммирование. Модель имеет плотную архитектуру Phi-3 с 3,7 млрд параметров и контекстное окно 4096 токенов. Указанный язык — английский. Репозиторий содержит веса PyTorch, модель поддерживает чат и распространяется по лицензии Apache 2.0. Результаты внутренних тестов не гарантируют точности на других данных: ответы могут быть неполными или неверными, поэтому их следует проверять.

SN-13B-8k-Instruct — языковая модель SambaNova Systems с 13 млрд параметров, предварительно обученная и дообученная следовать инструкциям на системах SambaNova DataScale. Модель предназначена для понимания длинных последовательностей и диалогового взаимодействия; поддерживает контекст до 8192 токенов и работает с текстом. В README указан английский язык, хотя модель также описана как многоязычная базовая модель для чата. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и задач, где нужно учитывать длинный текстовый контекст. Она может галлюцинировать, повторяться, выдавать токсичный контент, а её возможности в программировании и сложной математике ограничены. Разработчик не рекомендует применять её в критически важных системах и автоматизированных процессах, влияющих на безопасность или значимые решения. Лицензия — Apache 2.0; модель заявлена для коммерческого и исследовательского использования.

EXAONE-3.0-7.8B-Instruct — двуязычная генеративная языковая модель LG AI Research с 7,8 млрд параметров, прошедшая предварительное обучение и настройку на выполнение инструкций. Она предназначена для диалогов и генерации текста на английском и корейском языках. Для обучения использовались 8 трлн отобранных токенов, а настройка включала обучение на примерах и оптимизацию по предпочтениям (SFT и DPO). Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога и других задач генерации текста. Разработчик сообщает о конкурентных результатах на ряде англоязычных и корейских бенчмарков среди моделей близкого размера. Для работы рекомендуется Transformers версии 4.41 или новее; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия указана как other, а в README отмечено, что условия лицензии были пересмотрены. Модель может выдавать некорректные, предвзятые или устаревшие ответы, а также неподходящий контент. Результаты основаны на закономерностях обучающих данных и могут содержать фактические и языковые ошибки.

Hippy-AAI-7B — текстовая генеративная модель, созданная объединением моделей EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.1 и liminerity/M7-7b. Для слияния использован mergekit с методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия указана как Apache-2.0.

IceSakeV82RP-7b — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из IceSakeV8RP-7b и WestKunai-Hermes-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в метаданных также указана возможность диалогового общения. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это GGUF-сборка Meta-Llama-3-1-8B-Instruct-f16-gguf, опубликованная ProfessorF (Nick V. Flor) для воспроизводимости исследований. Репозиторий содержит модель в формате GGUF F16; метаданные указывают на чат-возможности и генерацию текста. README описывает семейство Llama 3.2, но его сведения о размерах 1B и 3B и контексте 128k не подтверждают характеристики именно этой 8B-сборки. Модель предназначена для диалогового помощника и генерации текста, включая ответы на вопросы, суммаризацию, поиск знаний и переформулирование запросов. В README перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский; метаданные также содержат эти языки. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 Community License, которая допускает коммерческое и исследовательское применение на своих условиях. Качество и ограничения этой конкретной сборки отдельно не описаны.

miscii-14b-0218 — плотная языковая модель семейства Qwen2, созданная sthenno-com на основе Qwen2.5-14B-Instruct и объединения нескольких чекпойнтов методом Model Stock с помощью MergeKit. Модель содержит 14 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и чат; её родной контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, генерации и продолжения текста, а также подготовки структурированных ответов. В тегах карточки перечислены китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки; при этом основной язык отдельно не выделен. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Это объединённая модель на основе нескольких промежуточных SFT-чекпойнтов, поэтому поведение и качество могут отличаться от исходной Qwen2.5-14B-Instruct. README не приводит результатов сравнительной оценки или конкретных гарантий качества.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-claude-instruct-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Norquinal/Mistral-7B-claude-instruct. Для слияния использован метод SLERP с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка не уточняет языки, на которых она рассчитана. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Vortex5/Moonlit-Shadow-12B — языковая модель, собранная автором репозитория методом Model Stock с помощью mergekit на основе mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 и десяти других моделей семейства Mistral-Nemo. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 12,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросам. Её можно использовать для составления текстов, ответов в чате и продолжения пользовательских запросов. В карточке указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

Xenon1/Xenon-2 — диалоговая языковая модель, разработанная на основе Mistral-7B-v0.1 и дообученная на наборе Ultrafeedback с применением подходов из статьи Self-Rewarding Language Models. Модель использует плотную архитектуру Mistral с Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатором Byte-fallback BPE; содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и ведения диалога. Она принимает сообщения в формате Mistral с маркерами [INST] и [/INST], а также поддерживает шаблон чата Transformers. В метаданных указан английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

1PARAMMYL-8B-ModelStock — языковая чат-модель, созданная объединением моделей методом Model Stock с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, DreadPoor/Heart_Stolen-8B-Model_Stock и Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct; базовой моделью заявлена arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite. Метаданные описывают плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Указанное в метаданных нативное контекстное окно — 131072 токена; файлы представлены в формате safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 26,02, IFEval 53,71 и BBH 31,80. Метаданные указывают английский язык базовой модели. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по доступным сведениям определить нельзя.

AquilaChat2-34B — чат-модель семейства Aquila2, разработанная BAAI. Она предназначена для диалогового общения и генерации ответов на текстовые запросы. Модель имеет плотную архитектуру AquilaForCausalLM, содержит 33,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель выпущена в формате PyTorch. В субъективной оценке по восьми направлениям возможностей разработчик сообщает о результатах, близких к GPT-3.5 или превосходящих их. В обучающих данных обнаружили утечку тестовых примеров GSM8K; результаты оценки на GSM8K были исключены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в материалах разработчика.

Blaze-14B-xElite — дообученная разговорная языковая модель от prithivMLmods на базе архитектуры LLaMA. Она содержит 14,1 млрд параметров, принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов и предназначена для генерации ответов, решения задач на рассуждение и математику, объяснения сложных тем, написания текстов и многоязычных сценариев. В карточке указано обучение на синтетических данных, материалах из открытых источников, академических книгах и наборах вопросов и ответов; для выравнивания использовались SFT и итеративный DPO. Заявлена поддержка английского языка и многоязычных задач. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1. Модель может ошибаться, неверно интерпретировать неоднозначные запросы, воспроизводить смещения из обучающих данных и выдавать небезопасные ответы; её знания не обновляются в реальном времени. Для запуска могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы. Результаты Open LLM Leaderboard в карточке ограничены отдельными метриками и сами по себе не гарантируют качество в конкретных приложениях.

OpenAssistant/llama2-13b-orca-8k-3319 — языковая модель OpenAssistant, созданная дообучением Meta Llama 2 13B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. Модель содержит 12,9 млрд параметров и использует архитектуру Llama с контекстом до 8192 токенов благодаря линейному масштабированию RoPE. Обучение включало длинные диалоги на основе Orca-Chat/Dolphin, а также данные RedPajama и FanFics. Это помогает модели отвечать на запросы в многоходовых беседах и работать с более длинным контекстом. В карточке указана лицензия Llama 2 Community License Agreement. Для загрузки через Transformers требуется версия 4.31.0 или новее.

miscii-14b-1225 — диалоговая языковая модель серии miscii, созданная sthenno-com как слияние моделей с помощью mergekit. В основе указаны Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct и sthenno-com/miscii-14b-1028. Модель с архитектурой Qwen2 и 14 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогов; заявленный контекст составляет 131 072 токена. Карточка приводит результаты оценок Open LLM Leaderboard: средний балл 40,08 в исходной таблице и 42,35 в таблице, обновлённой 15 февраля 2025 года. Указаны языковые теги для китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. За подробностями об использовании карточка отсылает к miscii-14b-1028.

Monstral — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением частей MarsupialAI/Monstral-123B-v2 и MidoriUnko/Behemoth-v2.2-Magnum-v4-123B методом passthrough с помощью mergekit. Модель содержит 169,3 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия не указана в предоставленных данных, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

MaziyarPanahi/openchat-3.5-0106-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она создана слиянием моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и openchat/openchat-3.5-0106 методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана на диалоговое использование и генерацию ответов на текстовые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Язык обучения или преимущественные языки в предоставленных данных не обозначены.

giraffe176 выпустил объединённую модель Open_Hermes_Orca_Mistral-7B — языковую модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit: объединяет teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса safetensors; в README указана точность float16. Лицензия — Apache-2.0. README приводит результаты оценки на нескольких тестах, но не описывает отдельные гарантии качества или ограничения применения.

SlimOrca-Llama-3-8B-GGUF — это квантизированная GGUF-версия текстовой генеративной модели SlimOrca-Llama-3-8B, разработанная на основе оригинальной модели ajibawa-2023/SlimOrca-Llama-3-8B. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель обучена на наборах данных Open-Orca/SlimOrca и ajibawa-2023/SlimOrca-ShareGPT. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке, включая ответы на вопросы, решение задач с выбором ответа, суммаризацию, написание обзоров, формулирование гипотез, создание историй и статей. Архитектура относится к семейству Llama 3, размер — 8 миллиардов параметров. Модель поддерживает текстовую модальность; размер контекста в README не указан. Для работы рекомендуется форматирование запросов по шаблону с ролями system, user и assistant. Репозиторий содержит варианты квантизации от IQ1 до Q8 с размером файлов примерно от 2,01 до 8,54 ГБ. Варианты Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_NL и IQ4_XS отмечены как рекомендуемые благодаря удачному соотношению качества и размера. Более компактные варианты снижают требования к оперативной памяти, но могут заметно уступать в качестве; IQ1-варианты имеют крайне низкое качество и не рекомендуются. Лицензия модели — Apache-2.0.

SepKeyPro/SuperQwen2-7B-Chat — объединённая разговорная языковая модель на базе семейства Qwen2, созданная с помощью Mergekit. В состав слияния вошли Qwen/Qwen2-7B-Instruct, natong19/Qwen2-7B-Instruct-abliterated и cognitivecomputations/dolphin-2.9.2-qwen2-7b; метод слияния — model_stock, формат весов — bfloat16 в safetensors. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста. В карточке не описаны поддерживаемые языки и специальные предметные области. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

T3qm7xPercival_01-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne методом SLERP из nlpguy/T3QM7X и AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Она основана на архитектуре Mistral с плотной декодерной моделью на 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Веса представлены в формате safetensors, при объединении использована точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

Triangulum-10B — инструкция-настроенная большая языковая модель от prithivMLmods для многоязычной генерации текста и диалоговых задач. Она основана на авторегрессионной архитектуре LLaMA; карточка описывает обучение с учителем и RLHF, а также использование синтетических данных с длинными цепочками рассуждений. В репозитории указаны 9,9 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации контента, ответов на вопросы, диалога, суммаризации, анализа текста и перевода. В метаданных перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. README также приводит запуск через Ollama, однако конкретное качество по языкам и задачам не подтверждено оценками. Лицензия указана как Llama 3.1; следует учитывать её условия использования.

VirtuosoSmall-InstructModelStock — объединённая языковая модель на базе Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом Model Stock. В слиянии использованы arcee-ai/Virtuoso-Small как базовая модель, а также Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b, Qwen2.5-Lumen-14B и miscii-14b-1028. Модель содержит 14 млрд параметров, работает через Transformers и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на инструкции. Заявленная длина контекста — 131072 токена. Карточка указывает формат safetensors; лицензия и конкретные языки использования в предоставленных данных не приведены.

Zenith-7B-dpo-v1 — диалоговая языковая модель Xenon1 на архитектуре Mistral, дообученная на Mistral-7B-v0.1 с использованием набора Ultrafeedback и техник из статьи Self-Rewarding Language Models. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и ведения диалога; для запросов используется формат Mistral с маркерами [INST] и [/INST], также доступен шаблон чата Transformers. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатор Byte-fallback BPE. Максимальный контекст — 32 768 токенов. Указана поддержка английского языка; опубликованные веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Aya Expanse 8B — разработанная Cohere Labs многоязычная авторегрессионная языковая модель с оптимизированной архитектурой Transformer и 8 млрд параметров. Это выпуск весов семейства Command, дополнительно обученный с учителем, с применением обучения на предпочтениях, настройки безопасности и слияния моделей. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на 23 языках, включая русский, английский, арабский, китайский, хинди, японский и испанский. Она принимает и выдаёт только текст, поддерживает контекст до 8 тысяч токенов и может использоваться для многоязычных ответов на вопросы, написания и преобразования текста. Модель выпущена для исследовательского использования; лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое применение, а использование также регулируется политикой допустимого использования Cohere Labs. Заявления о сравнительных результатах основаны на оценках из карточки модели и не гарантируют качество для конкретных задач.

Flammen-Bruphin — слитая методом SLERP языковая модель, созданная nbeerbower с помощью mergekit на основе nbeerbower/bruphin-lambda и nbeerbower/flammen13X-mistral-7B. Это плотная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; она принимает текст и выдаёт текст. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов и других сценариев генерации текста. Веса опубликованы в формате Safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Jais Family 30B 8K — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Jais, опубликованная Inception Institute of Artificial Intelligence. Модель предназначена для генерации текста на арабском и английском языках; семейство оптимизировано для арабского и сохраняет сильные возможности английского. В карточке семейства указано, что модели этого варианта предварительно обучались с нуля, а базовые версии дообучались для диалога; конкретно этот репозиторий не обозначен как чат-вариант. Модель подходит для генерации и продолжения текста, ответов на вопросы, классификации тональности и обработки двуязычных документов, включая их краткое изложение. Архитектура — плотная модель JAISLMHeadModel на PyTorch, размер 30 млрд параметров, контекстное окно — 8192 токена. Для загрузки требуется пользовательский класс модели с включением trust_remote_code. Лицензия — Apache 2.0. Модель может ошибаться, воспроизводить предвзятость или выдавать оскорбительный контент; она не предназначена для критически важных решений без контроля человека и для работы с конфиденциальными данными. Уровень владения другими языками и диалектами не следует считать сопоставимым с арабским и английским.

K2S3 разработала K2S3-Mistral-7b-v1.4 — плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров. Она дообучена методом SFT с настройкой всех параметров на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1; для обучения использовались данные alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и других текстовых сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Весы опубликованы в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

PlumChat — объединённая языковая модель от sequelbox на архитектуре Llama 3.1, созданная методом DARE/DELLA с помощью mergekit на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct и моделей ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2 и sequelbox/Llama3.1-8B-MOTH. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения переписки и подготовки текстовых черновиков. Доступны веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 13,13 и IFEval 42,43; оценки не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель принимает текст и генерирует текст; данных о специально поддерживаемых языках в карточке нет. Унаследованные от Llama 3.1 ограничения и условия распространяются на эту производную модель; лицензия — llama3.1.

MeliodasPercival_01_Experiment28Strangemerges_32 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.