III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

zelk12/MT3-Gen1-gemma-2-9B — объединённая языковая модель от zelk12, созданная из двух моделей семейства Gemma 2 с помощью mergekit и метода SLERP. Это плотная авторегрессионная модель на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; она использует формат safetensors и работает с контекстом до 8192 токенов. Модель подходит для генерации ответов и диалогов. В README приведены результаты оценки на IFEval и BBH; среднее значение указано как 31,05. Модель объединяет zelk12/MT3-Gen1-BI-gemma-2-9B и zelk12/MT3-Gen1-MMMUMAG-gemma-2-9B. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT4-Gen5-IB-gemma-2-9B — разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная объединением двух предварительно обученных моделей с помощью метода SLERP и mergekit. Модель содержит 9 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Модель принимает текст и генерирует текст; её контекстное окно составляет 8192 токена. В карточке не заявлены специализированная предметная область или конкретные языки. Модель предназначена для диалоговых приложений и общих сценариев генерации текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT5-MM-gemma-2-Rv0.4Av4c-9B — слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4c-9B. Модель предназначена для генерации текста и общения в чате; работает с текстовым вводом и выдаёт текст. Контекстное окно составляет 8192 токена, веса доступны в формате safetensors. Карточка не приводит отдельные сведения о языковой специализации, поэтому модель можно описать как универсальную диалоговую. Указана лицензия Apache 2.0 в метаданных? Нет, лицензия не предоставлена; условия использования следует проверять у базовых моделей и владельца репозитория.

zelk12/MT-Gen4-MU-gemma-2-Sv1IBTS5-9B — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Gemma 2 на 9 млрд параметров. По карточке, при создании использованы allknowingroger/GemmaSlerp5-10B и gmonsoon/SahabatAI-Lion-9B-TIES-v1; merge выполнен с помощью mergekit, веса указаны в формате bfloat16. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; метаданные отмечают поддержку чата и контекст до 8192 токенов. Описание базовой модели каталога указывает на языки Юго-Восточной Азии и английский, но конкретные поддерживаемые языки этой модели не перечислены. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

NeuralBeagleJaskier — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из mlabonne/NeuralBeagle14-7B и bardsai/jaskier-7b-dpo-v6.1. Веса объединены методом TIES; указаны нормализация и маска int8. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; метаданные указывают поддержку чата. Данные о поддерживаемых языках и специализированных областях применения отсутствуют, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

NeuralsirkrishnaShadow_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая модель Mistral для генерации текста и диалогов. Она содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель создана объединением automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых сценариев и других задач текстовой генерации. Данные о специализации и языках в карточке не приведены. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Noromaid-7b-v0.1.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и NeverSleep/Noromaid-7b-v0.1.1 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, представлена в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и ведения диалогов. Её можно применять для ответов на вопросы, написания текстов и интерактивных чат-сценариев. Карточка не сообщает специальных предметных областей или перечня поддерживаемых естественных языков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов и безопасность генерации могут зависеть от запроса; сведений о специальных мерах защиты или оценках качества в карточке нет.

Notux 8x7B-v1 — диалоговая языковая модель команды Argilla, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на наборе предпочтений argilla/ultrafeedback-binarized-preferences-cleaned. В основе лежит инструктивная Mixtral 8x7B Instruct v0.1 с архитектурой разреженной смеси экспертов (MoE); метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в диалоговом формате. В карточке указана поддержка английского, немецкого, испанского, французского и итальянского языков. Argilla сообщала, что на момент декабря 2023 года модель превосходила исходную Mixtral на оценке Open LLM Leaderboard; эти результаты относятся к указанному набору оценок и не гарантируют качество для каждого сценария. Модель распространяется в формате safetensors и использует лицензию Apache-2.0 по метаданным Hugging Face; в README указана MIT, поэтому сведения о лицензии в источниках расходятся и требуют проверки перед использованием.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v16.1-32k 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.

Orpomis-Prime-7B-it — диалоговая языковая модель, созданная saucam с помощью Mergekit из kaist-ai/mistral-orpo-beta, NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors, контекст составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Её можно использовать для чат-ботов, ответов на вопросы и написания текстов по запросу; README показывает запуск через Transformers и шаблон чата. В карточке не заявлена специализация на конкретном языке или предметной области. Качество ответов и поведение могут различаться в зависимости от запроса и параметров генерации; README не приводит результатов оценки. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Карточка модели homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.0 на Hugging Face совпадает с карточкой homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1, поэтому описание составлено по ней. Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1 — дообученная чат-модель, разработанная homeb82784 на базе unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Карточка модели homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.6 на Hugging Face совпадает с карточкой homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1, поэтому описание составлено по ней. Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1 — дообученная чат-модель, разработанная homeb82784 на базе unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

jeiku/qwen2base — слитая с помощью LazyMergekit модель на архитектуре Qwen2, объединяющая maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP и jeiku/qwen2-1 методом slerp. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors. Мультиязычный базовый компонент рассчитан на общение и генерацию текста. Карточка не уточняет поддерживаемые языки, сравнительное качество слияния или специальные предметные области. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Qwen3-VL-8B-Thinking — мультимодальная модель семейства Qwen3-VL от команды Qwen компании Alibaba Cloud, представленная в формате MLX fp16 для локального запуска на компьютерах Apple Silicon через NexaSDK. Это производная от Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct модель с 8 млрд параметров, предназначенная для диалога и рассуждений по тексту, изображениям и видео. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, анализа сцен, графиков и документов, объяснения результатов и многошагового анализа мультимодальных данных. Она принимает текст и изображения, в том числе последовательности видеокадров, и формирует текстовые ответы; README также заявляет структурированные цепочки рассуждений и JSON-ответы. Карточка отмечает многоязычные возможности, но не перечисляет конкретные языки или длину контекста. В README заявлены углублённое визуальное рассуждение и работа с длинным контекстом, однако конкретные тесты и количественные результаты не приведены. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0, унаследованной от базовой модели Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct.

SzilviaB/Triple_Solar_2x10.7b-truthy-DPO — разговорная языковая модель для генерации текста. По карточке, это слияние моделей методом TIES с помощью mergekit; в конфигурации одна и та же модель macadeliccc/SOLAR-2x10.7b-truthy-dpo указана несколько раз. Каталог классифицирует архитектуру как MixtralForCausalLM с MoE и указывает 10,6 млрд параметров. Модель предназначена для диалога, генерации ответов и продолжения текста. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. В метаданных указана библиотека Transformers и формат safetensors. Лицензия и ограничения на использование в предоставленных сведениях отсутствуют.

Tulu 1 Llama 2 7B — англоязычная чат-модель и помощник, разработанный AI2 и дообученный на базе meta-llama/Llama-2-7b-hf. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и принимает текст для генерации текста; длина контекста — 4096 токенов. Для обучения использовалась смесь публичных, синтетических и созданных людьми инструкций и диалогов Tulu v1. Модель предназначена для следования инструкциям, диалоговых ответов и других задач генерации текста на английском языке. Для работы карточка рекомендует передавать сообщение в указанном в ней формате с переводом строки после завершающего маркера. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk. Модель не проходила выравнивание безопасности в рамках RLHF и не использует фильтрацию ответов, поэтому может генерировать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах.

Wernicke-7B-v8 — объединённая модель на 7,1 млрд параметров, созданная CultriX с помощью LazyMergekit на основе четырёх моделей: kaitchup/Mayonnaise-4in1-022, macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo, vanillaOVO/supermario_v2 и FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2. Это плотная Mistral-архитектура для авторегрессионной генерации текста, в том числе диалогов и ответов на запросы. Модель принимает текст и генерирует текст. Размер контекста — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Языки и специализированные предметные области в доступных данных не определены. Модель подходит для диалоговых интерфейсов, генерации текстовых ответов и продолжения текста. Качество и поведение объединённой модели могут зависеть от конкретного запроса; сравнительные оценки и подробные сведения об обучении в карточке не приведены.

YamshadowInex12_Experiment28Experiment26 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на базе архитектуры MistralForCausalLM. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

cloudyu/Yi-34Bx2-MoE-60B — разговорная языковая модель на основе Yi, опубликованная cloudyu. Она использует архитектуру Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE); в карточке указано 33,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском и китайском языках. Автор описывает её как MoE-вариант 2×34B, основанный на jondurbin/bagel-dpo-34b-v0.2 и SUSTech/SUS-Chat-34B. Для модели заявлен контекст до 200 000 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard со средним баллом 76,72, включая оценки по задачам рассуждения и commonsense. Модель распространяется в формате safetensors и под лицензией Apache-2.0. Её можно применять для диалогов и генерации текста; для развёртывания следует учитывать требования MoE-модели с большим числом параметров. Заявленные результаты бенчмарка не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах.

Это языковая модель семейства Llama, дообученная dhanushkgowda на основе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, выдавая текст; заявленная длина контекста — 131072 токена. Для обучения применялись Unsloth и библиотека TRL. Лицензия — Apache 2.0.

AlloyingotneoyExperiment26-7B — объединённая Maxime Labonne модель генерации текста на базе архитектуры Mistral. Она создана методом DARE-TIES из nlpguy/AlloyIngotNeoY и yam-peleg/Experiment26-7B; в метаданных базовой моделью также указана yam-peleg/Experiment26-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, веса представлены в safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Доступные сведения не описывают отдельные специализированные сценарии или языки, поэтому её можно характеризовать как текстовую модель общего назначения. Указанная лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит оценок качества или подробных ограничений применения.

Jebadiah/Aria-7b-128k-v3 — объединённая языковая модель, созданная Jebadiah с помощью mergekit. В основе лежит Nitral-AI/Echidna-7b-128k, объединённая с Jebadiah/Aria-7b-128k-v2 методом DARE TIES; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы с моделью — Transformers. Модель предназначена для генерации текста. В метаданных указан нативный контекст 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельные специализированные задачи, языковую поддержку или прикладные области, поэтому модель уместно рассматривать как инструмент общего назначения. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Blackbird-Llama-3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, созданная bunnycore объединением нескольких моделей через mergekit. В состав объединения входят cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b, NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B и abacusai/Llama-3-Smaug-8B; в конфигурации bunnycore/Maverick-8B указан как базовая модель. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель насчитывает 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Для использования заявлена лицензия Llama 2. Карточка не приводит оценок качества или конкретных ограничений, поэтому пригодность для специализированных задач следует проверять отдельно.

Calme 2.3 Llama 3 70B — диалоговая языковая модель, созданная Maziyar Panahi методом DPO дообучения Meta-Llama-3-70B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате чата; карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard. Модель содержит 69,5 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Llama и использует библиотеку Transformers. Для общения применяется шаблон ChatML; длина контекста составляет 8192 токена, основной язык — английский. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3. Для запуска требуется значительный объём вычислительных ресурсов, соответствующий модели такого размера.

CrystalMistralv.03-fixed — объединённая автором модель Crystalcareai на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана с помощью LazyMergekit методом SLERP из Crystalcareai/CrystalMistral_7b_v.02 и Crystalcareai/CrystalMistralv.01-fixed; веса сохранены в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка не уточняет специализацию, языки обучения или целевые сценарии, поэтому модель можно описать как генератор общего назначения. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

eren23/DistilHermes-2.5-Mistral-7B — дообученная методом DPO модель на основе teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B, созданная с использованием набора argilla/distilabel-intel-orca-dpo-pairs. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов, генерации текста и ответов на вопросы. Поддерживает английский язык и контекст длиной до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README приведены результаты оценивания базовой модели OpenHermes-2.5-Mistral-7B на нескольких тестах; их нельзя считать отдельной оценкой этого чекпойнта. Для практического применения подходят диалоговые сценарии и ответы на вопросы, однако качество ответов может зависеть от запроса и не гарантирует фактическую точность.

Elysium-Omni-Itt-11b — объединённая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit из powermove72/GreenScorpius2-xb и powermove72/Trinity_Notus2-xb. В линейном слиянии использованы веса 0,7 и 0,3 соответственно, а токенизатор собран из обоих источников. Модель основана на плотной архитектуре Mistral с причинной языковой моделью и содержит 11 млрд параметров; нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В репозитории указаны веса в формате safetensors и тип данных float16. Дата публикации — 11 июня 2024 года. Лицензия в доступных данных не указана.

Experiment28M7_Experiment27Pastiche — объединённая модель на базе архитектуры Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или предметных областях в карточке нет.

Experiment28T3q_Experiment24Yam — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment24Yam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где требуется создавать ответы или продолжения по текстовому запросу. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

freewheelin/free-solar-slerp-v0.1 — языковая модель, созданная методом слияния SLERP из KOMT-Solar-10.7B-SFT-v5 и S-SOLAR-10.7B-SFT-v1.2. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 10,7 млрд параметров; для работы с текстом использует контекст до 4096 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы, включая диалоговые сценарии. В README отмечено, что для запуска требуется больше видеопамяти, однако точные требования не приведены. Лицензия — MIT.