III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

cloudyu/mistral_28B_instruct_v0.2 — плотная языковая модель на архитектуре Mistral с 28 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указано, что модель имеет 128 слоёв и была обучена методом DPO на наборе Intel/orca_dpo_pairs; заявленный шаблон использует инструкцию, входные данные и ответ. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций в текстовом формате. Её можно применять для ответов на вопросы, составления текстов и интерактивных чат-сценариев. Карточка не указывает поддерживаемые естественные языки и конкретные предметные области. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — CC BY 4.0. README не приводит оценок качества или подробных сведений о рекомендуемых аппаратных требованиях; указанное число слоёв не подтверждено метаданными.

Mistral-7B-ReMax-v0.1 — языковая модель Ziniu Li на архитектуре Mistral, дообученная методом RLHF с алгоритмом ReMax на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции; формат запросов использует токены [INST] и [/INST]. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка описывает обучение на 10 тысячах запросов из lmsys-chat-1m без использования ответов этого набора и приводит результаты сравнительных оценок на Chat1M и AlpacaEval. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Качество и ограничения унаследованы от Mistral-7B-Instruct-v0.2; в частности, у модели нет встроенных механизмов модерации. Приведённые в карточке оценки основаны на конкретных тестовых наборах и не гарантируют качество во всех сценариях.

MaziyarPanahi/mistral-ft-optimized-1218-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mistral-ft-optimized-1218 методом SLERP. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы для генерации ответов и диалога. Модель предназначена для следования инструкциям, общения и генерации текста. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о специальных языковых возможностях или оценках качества.

Это объединённая методом TIES модель Weyaxi, созданная на основе Intel/neural-chat-7b-v3-1 и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, ответов на вопросы и других задач, решаемых текстовой генерацией. Веса доступны в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

OmegaW10 — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral. Она объединяет ClaudioItaly/TopEvolutionWiz и Eric111/Yarn-Mistral-7b-128k-DPO; репозиторий содержит веса в формате safetensors, указанный размер — 7,1 млрд параметров, нативный контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалогов и развёрнутых ответов на вопросы.

MaziyarPanahi/OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-2-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — слитая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-2-7B. Веса представлены в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Её можно применять для чат-ботов, написания и редактирования текстов, а также ответов на вопросы. Карточка не сообщает о специализированной области применения или поддерживаемых языках. Лицензия — Apache-2.0.

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением моделей с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалогах и может использовать шаблоны ChatML и neural-chat-7b-v3-2. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. README приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 70,2, ARC и HellaSwag; эти результаты описывают оценивание, но не гарантируют качество в конкретном применении.

Hellohihihih/qwen35-v35-textmix-merged-full — полноразмерная объединённая текстовая причинная языковая модель на архитектуре Qwen3.5, созданная автором репозитория на основе Qwen/Qwen3.5-9B и адаптера LoRA Hellohihihih/qwen35-v30-textmix-lora. Веса адаптера объединены с базовыми весами, поэтому для запуска не требуется загружать PEFT-адаптер отдельно. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в тегах карточки указаны английский и корейский языки, ответы на вопросы и рассуждения. Это текстовая версия без кодировщиков изображений, аудио и видео, а также без мультимодального проектора. Модель содержит 7,2 млрд параметров, поддерживает контекст до 262 144 токенов и распространяется в формате safetensors через Transformers. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в карточке репозитория.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowYam — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Это instruction-tuned вариант T5Gemma от Google с энкодером и декодером размера B, адаптированный с использованием UL2. Семейство T5Gemma состоит из компактных моделей типа энкодер-декодер, созданных на основе предварительно обученных моделей decoder-only; такая архитектура рассчитана на эффективную генерацию и понимание текста. Модель работает в формате text-to-text и предназначена прежде всего для английского языка. Модель подходит для генерации текста по инструкциям, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений; энкодер также может применяться для классификации и задач понимания текста. Её можно использовать для подготовки черновиков писем и маркетинговых текстов, а также для экспериментов и NLP-разработки. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors; длина контекста и число параметров для этой конкретной версии не приведены. Качество зависит от обучающих данных и формулировки задания. Модель может ошибаться в фактах, упускать языковые нюансы и хуже справляться со сложными или неоднозначными запросами; возможны предвзятые или вредоносные генерации. Лицензия Gemma; применение должно соответствовать политике допустимого использования Gemma.

fradinho/world-llama2 — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama с 6,6 млрд параметров. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit из LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M и NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf; веса сохранены в формате safetensors, исходная точность — bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Заявленная длина контекста составляет 1 048 576 токенов, что позволяет обрабатывать длинные текстовые запросы и документы. В карточке базовая диалоговая модель описана как англоязычная; отдельные языковые возможности итогового объединения не уточняются. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или специальных мер безопасности; результаты на длинном контексте и в других языках могут зависеть от сценария применения.

XVERSE-7B-Chat — многоязычная диалоговая модель, созданная компанией Shenzhen Yuanxiang Technology как версия XVERSE-7B, согласованная для общения. Это плотная decoder-only Transformer-модель с примерно 6,9 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для многошаговых диалогов, ответов на вопросы и составления кратких пересказов. В обучающих данных представлены более 40 языков, включая китайский, английский, русский и испанский; в README отдельно отмечены сильные результаты на китайском и английском. Используются BPE-токенизация и словарь размером 100 534 токена. Модель может выдавать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому результаты следует проверять, а перед внедрением — оценить безопасность для конкретного сценария. Лицензия Apache-2.0.

Breeze-7B-Instruct-v1_0 — диалоговая языковая модель MediaTek Research для ответов на вопросы, многоходового чата, суммаризации и сценариев RAG. Это дообученная версия Breeze-7B-Base-v1_0, которая, в свою очередь, основана на Mistral-7B; модель использует архитектуру Mistral с плотным декодером и содержит 7,2 млрд параметров. Модель рассчитана прежде всего на традиционный китайский язык, а также поддерживает английский. Словарь расширен с 32 тыс. до 62 тыс. токенов для лучшей поддержки традиционного китайского; в карточке заявлено ускорение инференса на этом языке. Контекст модели — 32 768 токенов по метаданным каталога; README описывает версию с контекстом 8 тыс. токенов. Эти значения различаются между источниками. Модель работает с текстом и предназначена для использования как готовый чат-ассистент. В README отмечено, что для диалогов нет специальной обработки вредоносных запросов. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0; её качество и скорость могут зависеть от сценария и условий запуска.

c4ai-command-r-plus-08-2024-GGUF — это квантизированная версия языковой модели c4ai-command-r-plus-08-2024, разработанной CohereForAI и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для задач генерации и обработки текста, включая диалоговые сценарии, ответы на вопросы и работу с многоязычными запросами. В README указана поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков. Модель распространяется в нескольких вариантах квантизации GGUF с разрядностью от 2 до 5 бит и размером файлов примерно от 15,9 до 39,5 ГБ; некоторые варианты состоят из нескольких частей. Q4_K_M обозначен как рекомендуемый сбалансированный вариант, тогда как более низкие уровни квантизации сопровождаются заметной потерей качества. В README также приведён контекст 128000 токенов и шаблон prompt типа chatml, однако соответствующие инструкции помечены как закомментированные, а поддержка запуска через LlamaEdge указана как находящаяся в разработке. К сильным сторонам относятся широкий набор поддерживаемых языков и возможность запуска в компактных квантизированных форматах, уменьшающих требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. Ограничения связаны с потерей качества при агрессивной квантизации, значительным размером даже наиболее компактных файлов и отсутствием в README подробностей об архитектуре, числе параметров, мультимодальности и подтверждённых характеристиках производительности. Лицензия модели — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с ограничениями, включая некоммерческий характер применения.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет контекстное окно длиной до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный тег задачи — text-generation. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28T3q_OgnoShadow — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/OgnoShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых приложениях.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Strangemerges_32Ogno — объединённая языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B; веса доступны в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

flammen6-mistral-7B — языковая модель на базе архитектуры Mistral, созданная flammenai слиянием SLERP через mergekit моделей Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO и flammen5-mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия по инструкциям; доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, написания и преобразования текста, а также ответов на запросы в диалоге. В карточке не приведены сведения о специальных доменах или подтверждённых языках. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

IridiumLlama-72B-v0.1 — языковая модель с архитектурой Llama, созданная leafspark путём слияния Qwen2-72B-Instruct, calme2.1-72b и magnum-72b-v1 с помощью model_stock. Модель содержит 71,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст для генерации текста; заявленная длина контекста — около 32 тысяч токенов. Карточка отмечает разговорный режим и описывает сочетание выразительной прозы Magnum с возможностями Calme. Модель подходит для диалогов, генерации связных текстов и задач, решаемых инструктивными языковыми моделями. Веса размещены в формате safetensors и рассчитаны на использование с Transformers; для запуска в исходном виде README указывает около 150 ГБ свободного места и VRAM. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями компонентов.

J.O.S.I.E.3-Beta10-7B-slerp — чат-модель для генерации текста, созданная слиянием Weyaxi/Einstein-v5-v0.2-7B и argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

L3.1-70b-Swallow-Saigetsu — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью LazyMergekit на Runpod из tokyotech-llm/Llama-3-Swallow-70B-v0.1 и NousResearch/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct. Это плотная архитектура Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста; используется формат чата Llama 3 Instruct. Модель принимает текст и генерирует текст, а нативный контекст составляет 131 072 токена. Подходит для многоязычного общения, ответов на вопросы и генерации текста в формате инструкционного чата. В карточке описана как экспериментальная неформальная попытка объединить две модели; результаты и отдельные языковые преимущества не заявлены. Лицензия — llama3.1.

kromvault выпустил L3-Horizon-Anteros-Ara-v0.1-9B — объединённую модель для генерации текста и диалогов. Она построена на архитектуре Llama с плотной моделью причинного языкового моделирования и содержит 8,4 млрд параметров; максимальный контекст — 8192 токена. Модель создана методом Della с помощью mergekit: в качестве базовой использована parts/anterosara.b, в объединение также включена parts/anterosara.c. Вес модели сохранён в формате safetensors, тип данных при объединении — bfloat16. Метаданные указывают библиотеку Transformers и возможность чата. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Poro 2 70B Instruct — разговорная модель с открытыми весами, разработанная совместно AMD Silo AI, группой TurkuNLP Университета Турку и High Performance Language Technologies (HPLT). Она дообучена методами SFT и DPO на базе Poro 2 70B Base, продолжавшей предобучение на основе Llama 3.1 70B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 69,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на финском и английском языках. Она подходит для ответов на вопросы, создания текстов, образовательных и клиентских помощников, а также перевода между финским и английским. В карточке отмечены дополнительные способности к программированию и математике и интерфейс для вызова инструментов. Оценки в карточке показывают сильные результаты на финских задачах следования инструкциям при сохранении хороших результатов на английском. Модель может ошибаться, воспроизводить предубеждения обучающих данных или выдавать неподходящий и спорный контент; её навыки на языках помимо финского и английского ограничены. Лицензия — Llama 3.3 Community License.

Maverick-v1.0 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и включающая Kunoichi-DPO-v2-7B и NeuralOmniWestBeaglake-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Объединение выполнено методом task arithmetic. Модель может применяться для ответов в чате, написания и продолжения текста, а также других сценариев генерации на естественном языке. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0; сведения о конкретной языковой специализации и оценках качества в предоставленных данных отсутствуют.

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaShadow — объединённая авторами модели Mistral плотная языковая модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для сценариев генерации текста и ведения диалогов. Она создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B. Лицензия — Apache 2.0.

MeliodasPercival_01_T3qT3qm7 — объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qT3qm7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-gemma-2-9B — объединённая языковая модель Gemma 2, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из двух моделей: zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-MAB-gemma-2-9B и zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-GMMMUI-gemma-2-9B. Модель с архитектурой Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогового общения; принимает текст и выдаёт текст. Контекст — до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Язык модели отдельно не заявлен. Модель распространяется по лицензии Gemma.

NeuralKybalion-7B-slerp-v3 — объединённая модель, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе трёх моделей NeuralKybalion и experiment26-truthy-iter-0. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

QuixiAI/WizardLM-7B-V1.0-Uncensored — текстовая модель генерации на базе архитектуры LLaMA с 6,6 млрд параметров. Это переобученная версия WizardLM-7B-V1.0: автор использовал отфильтрованный набор данных, чтобы снизить частоту отказов, уклончивых ответов и проявлений предвзятости. Модель обучена на инструкциях в формате Vicuna-1.1 и предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 2048 токенов. Карточка указывает, что у модели ослаблены защитные ограничения, но отмечает, что она не является полностью «без цензуры». Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по доступным сведениям определить нельзя.

ZephyrPaca-7B — объединённая языковая чат-модель на 7,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit. В неё методом TIES объединены HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta и mlabonne/Mistralpaca-7B; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса представлены в safetensors. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и выполнения пользовательских инструкций. Её можно применять для ответов на вопросы, ведения беседы и создания текстовых черновиков. Карточка не сообщает отдельные языковые ограничения; базовая модель Zephyr ориентирована на английский. Лицензия в предоставленных данных не указана.