III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

Beaglake-7B — диалоговая модель генерации текста, созданная shadowml путём слияния shadowml/BeagleX-7B и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Это плотная причинно-языковая модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors и сохранены в bfloat16. Модель предназначена для диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Dolphin 2.2 70B — разговорная языковая модель от Eric Hartford, обученная на базе StellarBright, которая основана на Llama 2. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и продолжительных многоходовых бесед; автор отмечает улучшения в эмпатичных ответах и персональных советах. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 68,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Контекст — до 4096 токенов. Для общения применяется формат ChatML. При обучении использованы наборы Dolphin, Airoboros 2.2.1, а также отобранные данные Samantha и WizardLM. Автор характеризует модель как uncensored и предупреждает, что она может выполнять запросы, связанные с неэтичным содержанием; перед предоставлением её пользователям рекомендуется добавить собственный слой ограничений. Лицензия — Llama 2, README указывает на возможность коммерческого и некоммерческого использования.

DolphinHermes-120b — объединённая языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная автором репозитория с помощью mergekit линейным слиянием NousResearch/Nous-Hermes-2-Llama-2-70B и cognitivecomputations/dolphin-2.2-70b. Модель содержит 120,1 млрд параметров, работает через Transformers и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Её контекст составляет 4096 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям и ведения диалогов. В репозитории указаны веса safetensors. Лицензия — Llama 2; перед использованием следует учитывать её условия. Карточка не приводит результатов оценивания качества или подробных ограничений, поэтому качество на конкретных задачах нужно проверять отдельно.

flammen15-mistral-7B — объединённая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель, созданная разработчиком flammenai на основе nbeerbower/MaidFlameSoup-7B и nbeerbower/flammen14-mistral-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; при объединении использовалась точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

GreenOnion-7b-task — объединённая языковая модель от автора powermove72, созданная с помощью LazyMergekit из GreenNode/GreenNode-mini-7B-multilingual-v1olet и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful. В конфигурации использован метод task arithmetic с весами 0,4 и 0,6 соответственно, нормализацией и объединённым токенизатором; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса сохранены в safetensors и рассчитаны на float16. Модель предназначена для генерации текста; базовая OGNO-7B ориентирована на правдивость ответов. Размер составляет 7,1 млрд параметров, длина контекста — 32 768 токенов. В названии одной из исходных моделей заявлена многоязычность, однако конкретный перечень поддерживаемых языков в предоставленных данных не приведён. Лицензия в источниках не указана.

djuna/GSHT-GEMMAMA-16B — языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная объединением предварительно обученных моделей djuna/G2-GSHT и djuna/Gemma-2-gemmama-9b с помощью mergekit и метода passthrough. В конфигурации чередуются диапазоны слоёв двух исходных моделей; веса сохранены в формате safetensors.

Это текстовая версия Llama 3.2 11B Vision Instruct, опубликованная theo77186: автор карточки сообщает, что из исходной модели оставлена только языковая часть размером около 8 млрд параметров. Модель построена на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалогов, включая ответы на вопросы и работу в роли чат-ассистента. Модель принимает текст и поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В репозитории указаны веса safetensors и лицензия Llama 3.2 Community License с особыми условиями использования. Хотя исходная Llama 3.2 Vision рассчитана на задачи с изображениями, автор этого репозитория оставил только языковую часть, поэтому описанные сценарии обработки изображений к данной версии не относятся. Карточка не приводит отдельной оценки качества именно этой текстовой версии. Следует учитывать условия Community License и Acceptable Use Policy; модель обучена на статическом наборе данных.

NaniDAO/Llama-3.3-70B-Instruct-ablated — диалоговая модель NaniDAO на архитектуре Llama 3.3, полученная дообучением Meta-Llama-3.3-70B-Instruct с применением техники абляции. Модель предназначена для следования инструкциям и генерации ответов в чате; авторы заявляют, что она реже отказывает на допустимые запросы и рассчитана на более свободное взаимодействие. Модель содержит 69,5 млрд параметров, принимает и генерирует текст, работает с контекстом до 131 072 токенов. В метаданных заявлена поддержка английского, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского, тайского и немецкого языков. Доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers; лицензия — llama3. Она подходит для диалоговых ассистентов и генерации текста, но заявленное снижение числа отказов требует ответственного применения и не гарантирует точность или безопасность ответов.

Llama3-70B-EnSecAI-Ru-Chat — чат-модель EnSec AI, полученная дообучением Meta Llama 3.1 70B на открытых наборах SFT и DPO. Она предназначена для диалога и генерации текста с упором на понимание и ответы на русском языке. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов; в репозитории представлены веса safetensors для Transformers. Карточка сообщает о результатах выше исходной Llama 3 70B Instruct на бенчмарке MERA и о меньшем числе переключений с русского на английский во внутренней оценке. Модель подходит для русскоязычных диалоговых помощников, ответов на вопросы и генерации текста. Она также поддерживает английский язык, однако основной акцент дообучения — русский. Лицензия — Llama 3.1 Community License (llama3); следует учитывать её условия при использовании и распространении.

LlongOrca-13B-16k — языковая модель Open-Orca, дообученная на базе LLongMA-2-13b-16k на отфильтрованной части набора OpenOrca с данными, дополненными GPT-4. Это плотная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; она поддерживает контекст до 16 384 токенов и рассчитана на английский язык. Модель обучали полным дообучением в четыре эпохи с использованием Axolotl и упаковки данных OpenChat. Для общения применяется формат ChatML. Авторы сообщают об улучшении результатов относительно базовой модели и сохранении большей части результатов другой модели OpenOrca, однако эти оценки относятся к тестам авторов на момент выпуска и не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий распространяет веса PyTorch; лицензия указана как Llama 2.

MeliodasPercival_01_NeuralExperiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий опубликован под лицензией Apache-2.0.

Minotaur 13B — инструктивно дообученная языковая модель OpenAccess AI Collective на базе LLaMA-13B. Она предназначена для диалоговых ответов, следования инструкциям, объяснений и генерации прозы; модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Обучение проведено на открытых наборах инструкций, включая WizardLM, Alpaca-CoT, GPTeacher, ScienceQA, задачи по математике и естественным наукам, а также наборы для суммаризации и рассуждений. Используется формат диалоговых подсказок с метками USER: и ASSISTANT:.

Mistral-7B-Instruct-guidance-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая языковая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Mistral-7B-Instruct-guidance. Модели объединены методом SLERP с настройками по слоям и типам блоков; архитектура — плотная причинная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции. Она принимает текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и выдаёт текст. В метаданных не указаны поддерживаемые естественные языки; поэтому конкретные языки не перечисляются. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Mixtral-8x22B-Capyboros-v1 — дообученная с помощью QLoRA языковая модель автора tdrussell на базе Mixtral-8x22B-v0.1. Она использует архитектуру Mixtral с разреженными экспертами и предназначена для генерации текста в формате инструкций Mistral: запрос заключают между маркерами [INST] и [/INST]. Обучение проведено на сочетании датасетов Capybara и Airoboros; адаптер имеет ранг LoRA 64, обучение шло два эпоха с длиной последовательности 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых ответов, объяснения понятий и выполнения текстовых инструкций. В репозитории есть веса safetensors и отдельный квантованный вариант GGUF Q4_K_S; README сообщает, что квантованный файл помещается при контексте не менее 16 тысяч токенов на видеопамяти 96 ГБ. Метаданные указывают размер 22B параметров и нативный контекст 65536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от формата промпта и могут наследовать ограничения обучающих данных; сведений о систематической оценке качества нет.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.1 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.2, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

FuseAI/OpenChat-3.5-7B-Solar — диалоговая языковая модель, выпущенная авторами FuseChat из Университета Сунь Ятсена. Это промежуточная модель для попарного объединения знаний OpenChat-3.5-7B с моделью Solar; проект FuseChat использует этапы лёгкого дообучения и слияния параметров, чтобы перенести способности разных чат-моделей в одну модель. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации ответов в диалоге, следования текстовым инструкциям и выполнения общих языковых задач. В карточке указано контекстное окно 8192 токена; описан набор FuseChat-Mixture, охватывающий разные стили, следование инструкциям и отдельные навыки. README приводит результаты FuseChat на MT-Bench, но они относятся к итоговой FuseChat-7B-VaRM, а не обязательно к этой промежуточной модели. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Она унаследует ограничения базовых моделей и может ошибаться или выдавать недостоверные ответы; отдельных оценок качества именно этой промежуточной модели в карточке не приведено.

Qwen-SEA-LION-v4-32B-IT — инструктивная языковая модель AI Singapore, разработанная командой AI Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 29,7 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen3-32B. После продолженного предобучения примерно на 100 млрд токенов из корпуса SEA-Pile v2 модель прошла постобучение на примерно 8 млн пар вопросов и ответов. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций, включая ответы на вопросы, суммаризацию, перевод, анализ тональности и рассуждения. Она ориентирована на языки Юго-Восточной Азии и также поддерживает английский и китайский. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов; README приводит нативный контекст 32 768 токенов. Модель распространяется под лицензией MIT. В README описаны оценки на наборах SEA-HELM, SEA-IFEval и SEA-MTBench для языковых задач, следования инструкциям и многоходового диалога. Модель может галлюцинировать и выдавать нерелевантные или непоследовательные ответы; она не настроена на безопасность и не проверялась на устойчивость к состязательным запросам. Для прикладного использования следует самостоятельно оценить качество и настроить защитные меры.

ShadowYamshadow_Strangemerges_30Experiment28 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель создана путём слияния automerger/ShadowYamshadow-7B и automerger/Strangemerges_30Experiment28-7B. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

test2_3 — диалоговая языковая модель, созданная alnrg2arg слиянием моделей mlabonne/NeuralBeagle14-7B и abideen/NexoNimbus-7B с помощью mergekit и метода SLERP. Она предназначена для генерации текста в чате, ответов на инструкции, рассуждений и творческих задач. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а карточка указывает возможность диалогового использования. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое; качество ответов и поведение при сложных запросах могут зависеть от сценария применения.

BgGPT-Gemma-2-27B-IT-v1.0 — большая языковая модель INSAIT, института Софийского университета им. Св. Климента Охридского. Это плотный декодерный трансформер Gemma 2 с 27,6 млрд параметров и контекстом 8192 токена, предназначенный для генерации текста и диалога по инструкциям. Модель основана на Google Gemma 2 27B и Gemma 2 27B IT. Её непрерывно дообучали примерно на 100 млрд токенов, включая 85 млрд болгарских, по стратегии Branch-and-Merge, затем провели инструктивное дообучение на болгарских диалогах. Она рассчитана прежде всего на болгарский язык, сохраняя возможности английского, и подходит для ответов на вопросы, рассуждений, решения задач и генерации текста. При использовании следует применять шаблон чата Gemma 2; Flash Attention может ухудшить качество. Модель распространяется по условиям Gemma Terms of Use.

Chinese-Mixtral-Instruct — чат-модель, разработанная авторами проекта Chinese-Mixtral. Она дообучена на инструкционных данных на основе Chinese-Mixtral, которая построена на Mixtral-8x7B-v0.1. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. Архитектура — Mixtral с разреженной экспертной моделью (MoE); в метаданных указан размер 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Заявлены китайский и английский языки. Модель подходит для чат-ботов, вопросов и ответов на китайском или английском и других задач генерации текста по инструкциям. Опубликована под лицензией Apache-2.0.

djuna/Gemma-2-gemmama-9b — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная методом DARE TIES с помощью mergekit. В объединение вошли IlyaGusev/gemma-2-9b-it-abliterated, crestf411/gemstone-9b, BAAI/Gemma2-9B-IT-Simpo-Infinity-Preference и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-9B; базой указана IlyaGusev/gemma-2-9b-it-abliterated. Модель содержит 9 млрд параметров, работает через Transformers и принимает текст для генерации текста в диалоге. Контекст — до 8192 токенов. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, в том числе IFEval и BBH. Языки модели в доступных данных не обозначены, поэтому их нельзя надёжно перечислить. Модель подходит для диалоговой генерации и выполнения инструкций. Известные ограничения: результатов тестирования недостаточно, чтобы судить о качестве во всех задачах и языках; объединение включает abliteration-модель, поэтому ответы могут быть менее ограничены. Лицензия в доступных данных не указана.

unsloth/gemma-3-1b-pt — текстовая версия Gemma 3, подготовленная Unsloth на основе предварительно обученной google/gemma-3-1b-pt. Это плотная авторегрессионная модель с 1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. По метаданным репозитория она принимает текст и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. В карточке также описаны возможности семейства Gemma 3 в целом, включая изображения и поддержку более 140 языков; эти характеристики нельзя уверенно приписать данной текстовой версии. Модель подходит для генерации черновиков, диалоговых интерфейсов, суммаризации и ответов на вопросы по предоставленному контексту. Компактный размер упрощает запуск на ограниченных ресурсах. Как базовая, предварительно обученная версия, она не заявлена как готовая инструкционная модель; качество зависит от формулировки запроса и предметной области, а ответы могут содержать фактические ошибки или отражать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; условия использования следует сверять с лицензией Gemma от Google.

Gemma-SEA-LION-v3-9B-IT — языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это дообученная по инструкциям версия Gemma-SEA-LION-v3-9B на архитектуре Gemma 2: плотная decoder-модель с 9 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Контекстное окно составляет 8192 токена. Модель рассчитана на ответы на вопросы, следование инструкциям, суммаризацию, анализ тональности и токсичности, рассуждения и перевод между английским и языками Юго-Восточной Азии. В README перечислены бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский языки; метаданные также содержат коды для этих языков. Модель оценивалась на многоязычных задачах и тестах следования инструкциям. Модель не обучена использовать системный промпт или вызывать инструменты. Она может галлюцинировать, давать нерелевантные ответы и непоследовательно рассуждать; авторы также предупреждают, что релиз не прошёл safety-выравнивание. Лицензия — Gemma Community License; перед применением следует учитывать её условия.

K2S3-Mistral-7b-v1.50 — языковая модель, разработанная K2S3 и дообученная методом SFT на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с настройкой всех параметров. Для обучения использовались alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca. Модель относится к плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,2 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны английский и корейский языки. Модель подходит для диалоговых ответов, следования инструкциям и генерации текста общего назначения. Использование ограничено условиями лицензии CC BY-NC 4.0, которая не допускает коммерческого использования.

KunaiBeagle-Hermes-7b — объединённая языковая модель, созданная seyf1elislam с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли seyf1elislam/KunaiBeagle-7b и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B; базовая архитектура — Mistral-7B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral с плотной причинной языковой моделью и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Карточка не описывает специализированную предметную область или отдельные гарантии качества. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

cstr/llama3.1-8b-spaetzle-v59 — слитая модель на архитектуре Llama 3.1, подготовленная автором репозитория с использованием Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct и Undi95/Meta-Llama-3.1-8B-Claude. Веса объединены методом DARE-TIES; модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. В карточке приведён результат EQ-Bench v2_de 67,38; это указывает на оценивание немецкоязычных диалоговых способностей, но не гарантирует качество в других сценариях. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Поддерживаемые языки по карточке — английский и немецкий. Лицензия — Llama 3.1 Community License. Это слияние весов, а не самостоятельная конверсия формата; для производных моделей и последующего распространения следует учитывать условия лицензий исходных компонентов.

Maziyar Panahi разработал Llama-3-8B-Instruct-v0.10 на основе своей предыдущей инструкционной модели MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.9. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; она поддерживает шаблон запросов ChatML и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель подходит для ответов на запросы, ведения диалога и генерации текста на английском языке. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Для работы доступны веса Safetensors и библиотека Transformers; автор также указывает на отдельную версию в формате GGUF. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить в репозитории модели.

Llama-3-8B-Synthia-v3.5 — языковая модель общего назначения на архитектуре Llama, дообученная на наборе Synthia-v3.5 и других общедоступных данных. Вычисления для обучения профинансировала KindoAI. Модель содержит около 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель дообучена для следования инструкциям и ведения длительных диалогов. Её можно использовать для ответов на вопросы, диалогового помощника, генерации и продолжения текста. Карточка описывает оценивание на наборах задач Language Model Evaluation Harness, но не приводит результаты метрик. Модель может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неподходящий контент. В README она обозначена как uncensored. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

Llama-3-linear-8B — языковая модель на архитектуре Llama, созданная Mlabonne путём объединения Meta-Llama-3-8B и Meta-Llama-3-8B-Instruct методом task arithmetic через LazyMergekit. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; для работы с ней подходят сценарии ассистента и продолжения текста. Модель принимает текст и генерирует текст. Её нативное контекстное окно составляет 8192 токена. В карточке указана лицензия other; перед использованием следует проверить условия лицензии базовых моделей Meta-Llama 3.