III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

TouchNight/gemma-2-abliterated-Ifable-9B-untied — производная чат-модель на базе Gemma 2, созданная объединением TouchNight/gemma-2-9b-it-abliterated-untied и LoRA-адаптера TouchNight/gemma-2-Ifable-9B-LoRA-untied. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemma 3 270M IT — компактная текстовая модель Google, полученная дообучением Gemma 3 270M для следования инструкциям и диалогов. Она предназначена для генерации текста, общения с пользователем, ответов на вопросы и суммаризации, а небольшой размер подходит для запуска на персональных компьютерах и в облачной инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке семейства Gemma 3 заявлены поддержка более 140 языков и контекст до 128 тысяч токенов; эти характеристики приведены для семейства и отдельно для версии 270M IT не подтверждены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Gemma. Модель может ошибаться в фактах, отражать предвзятости обучающих данных и испытывать трудности с неоднозначными формулировками, сложными задачами и тонкими языковыми нюансами. Для ответственных приложений рекомендуется проверять результаты и применять подходящие меры контроля контента.

google/gemma-3-270m-it-qat-q4_0-unquantized — текстовая диалоговая модель семейства Gemma 3 от Google, созданная на основе google/gemma-3-270m-it. Репозиторий содержит вариант с QAT Q4_0; метаданные указывают формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и других задач, выполняемых по текстовым инструкциям. В общей карточке семейства Gemma 3 также описаны приём изображений, контекст до 128K токенов и поддержка более 140 языков, но эти свойства отдельно для данного компактного текстового чекпойнта не подтверждены. Модель может применяться в чат-ботах, виртуальных помощниках, подготовке черновиков и кратких изложений. Небольшой размер семейства позволяет рассматривать запуск на устройствах с ограниченными ресурсами. Ограничения включают возможные фактические ошибки, смещения и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями лицензии и политикой допустимого использования Google.

google/gemma-3-270m-qat-q4_0-unquantized — текстовая модель Google из семейства Gemma 3, основанная на google/gemma-3-270m. Метаданные классифицируют её как дообученную модель для генерации текста; веса размещены в формате safetensors. Суффикс имени указывает на QAT Q4_0, однако README и метаданные не объясняют, что именно означает «unquantized» для опубликованных весов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, ответов на вопросы и суммаризации. README семейства Gemma 3 описывает также ввод изображений и контекст до 128K токенов, но эти характеристики не подтверждены отдельно для данной компактной текстовой модели. В карточке заявлена поддержка более 140 языков; сведения о её основной языковой специализации отсутствуют. Возможные ограничения включают фактические ошибки, отражение предвзятости обучающих данных и трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Лицензия — Gemma; её условия использования следует учитывать при развёртывании.

Это версия в формате FP16 модели JAIS-30B-Chat-v3, опубликованная amgadhasan и основанная на core42/jais-30b-chat-v3. Модель с плотной архитектурой JAIS предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; её можно применять для общения на естественном языке и получения ответов на вопросы. Контекстное окно составляет 8192 токена. В README указано, что права принадлежат исходным авторам. Условия лицензии не приведены, поэтому перед использованием следует проверить лицензию исходной модели core42/jais-30b-chat-v3.

Карточка модели KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-it-v2-b на Hugging Face совпадает с карточкой KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-4-8-8-tb-3, поэтому описание составлено по ней. KR-X-AI выпустила разговорную модель генерации текста на базе Gemma 2. Это дообучение unsloth/gemma-2-9b-it-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2 и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных указан английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b-chat — немецкоязычная чат-модель LAION и HessianAI, созданная дообучением LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b на немецких инструкционных наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалога, написания текстов, объяснений и обсуждений. Она поддерживает немецкий и английский языки; нативное контекстное окно — 32 768 токенов. В оценке MT-Bench-DE модель лучше справлялась с гуманитарными темами, естественно-научными вопросами, письмом и ролевыми диалогами, но слабее показала себя в математике и сложных рассуждениях. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточную, предвзятую или нежелательную информацию, поэтому перед применением в конкретных продуктах её следует проверить и настроить. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

LLaMa-3.1-Zeroed-13B — плотная языковая модель семейства Llama, созданная сообществом mergekit из предварительно обученной unsloth/Meta-Llama-3.1-8B методом passthrough merge. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов. Модель содержит около 12,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не описывает отдельную настройку под конкретную предметную область или языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DNA 1.0 8B Instruct — корейско-английская языковая модель компании Dnotitia Inc. на архитектуре Llama, дообученная на основе Llama 3.1 8B. По карточке, при её создании применялись слияние SLERP, дистилляция с учителем Llama 3.1 405B, дополнительное предобучение на корейских данных, настройка инструкций и DPO. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и выполнения инструкций на корейском и английском языках; размер — около 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. В карточке приведены результаты сравнительных оценок на корейских бенчмарках KMMLU, KMMLU-hard и KoBEST. Модель может выдавать предвзятые или неподходящие ответы, устаревшую информацию и фактические ошибки; результаты зависят от сложности и предметной области, поэтому ответы следует проверять. Лицензия — CC BY-NC 4.0; карточка сообщает, что коммерческое использование возможно после согласования с разработчиком.

Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF — это 70-миллиардная мультиязычная decoder-модель для генерации текста, разработанная командой Products Pillar организации AI Singapore при финансировании Singapore NRF. Модель ориентирована на языки Юго-Восточной Азии и создана на основе Llama-SEA-LION-v3-70B-IT; аббревиатура SEA-LION расшифровывается как Southeast Asian Languages In One Network. Модель предназначена для диалоговых и других текстовых задач, включая обработку инструкций и генерацию ответов на английском, китайском, вьетнамском, индонезийском, тайском, филиппинском, тамильском, малайском, кхмерском, лаосском, бирманском, яванском и сунданском языках. Она была дообучена примерно на 12,3 млн англоязычных и 4,5 млн инструкционных пар на языках региона. В данном репозитории представлены веса в формате GGUF с вариантами квантования от Q2_K до Q8_0, а также F16; некоторые варианты разделены на несколько файлов. Контекст модели в README не указан. К сильным сторонам относятся широкий охват языков Юго-Восточной Азии, большой размер и специализация на инструкционном взаимодействии. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантный или вымышленный контент, а её рассуждения могут быть непоследовательными, поэтому ответы требуют проверки. Выпуск не прошёл дополнительное safety-выравнивание: пользователи и разработчики должны самостоятельно реализовать меры безопасности и при необходимости дообучение. Использование регулируется Llama 3.1 Community License.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Marengo_7B_SLERP — слитая языковая модель, созданная автором louisgrc с помощью LazyMergekit из automerger/OgnoExperiment27-7B и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B методом SLERP. Модель основана на архитектуре Mistral с плотной архитектурой и содержит 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не заявлены специальные предметные области или поддерживаемые естественные языки. Файлы опубликованы в формате safetensors; условия использования определяются лицензией репозитория Hugging Face.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment26Experiment24 — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или прикладных областях в карточке нет.

MeliodasPercival_01_M7T3qm7x — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/M7T3qm7x-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Карточка не уточняет языковую специализацию, данные обучения и конкретные ограничения качества; пригодность для конкретной задачи следует оценивать отдельно.

Undi95/Meta-Llama-3.1-8B-Claude — дообученная версия Llama 3.1 8B Instruct, созданная Undi95 на примерах диалогов и инструкций, сформированных на основе ответов Claude Opus и Sonnet. По карточке, модель обучена на 9 млн токенов из перечисленных наборов данных за два прохода; она использует архитектуру Llama для генерации текста и диалогов. Подходит для чат-ответов и выполнения инструкций в формате Llama 3. В репозитории указаны веса Safetensors и контекстное окно 131 072 токена. Карточка не приводит отдельной оценки качества или подробных ограничений; результаты могут отличаться от исходных моделей Claude. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MoNeuTrix-MoE-4x7B — текстовая генеративная модель с архитектурой Mixture of Experts на базе Mixtral, созданная CultriX с помощью LazyMergekit путём слияния четырёх моделей: CultriX/MonaTrix-v4, mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, CultriX/MoNeuTrix-7B-v1 и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B. Модель предназначена для генерации текста; её размер составляет 7,1 млрд параметров, а контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специализированные области применения и языки.

zelk12 выпустил MT1-Gen4-GI-gemma-2-9B — объединение двух предварительно обученных языковых моделей с помощью метода SLERP и инструментария mergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Gemma 2 с 9 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; базовой моделью в конфигурации слияния указана zelk12/MT1-Gen4-GP-gemma-2-S4S5-9B. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 8192 токенов. Данные не описывают специализацию по предметной области или отдельные языки; явные сведения о лицензии отсутствуют, поэтому условия использования следует уточнить в карточке модели и условиях базовых моделей. Слияние объединяет веса моделей, но само по себе не гарантирует улучшения качества или одинакового поведения во всех задачах.

zelk12/MT5-Gen5-IF-gemma-2-EMTg2-9B — объединённая модель Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из Aashraf995/Gemma-Evo-10B и zelk12/MT-Gen2-gemma-2-9B. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; она работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Контекст — до 8192 токенов. Модель подойдёт для диалоговых интерфейсов и генерации текста по запросу. Карточка не сообщает о специализации на отдельных предметных областях или языках. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует сверить на странице репозитория Hugging Face.

zelk12/MT-Merge5-MUI-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на базе Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из двух предварительно обученных моделей zelk12. Модель содержит 9 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; контекстное окно составляет 8192 токена. Модель можно использовать для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Веса опубликованы в формате safetensors; в конфигурации слияния указана точность bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12 создал разговорную модель генерации текста на основе Gemma 2, объединив методом SLERP две модели: zelk12/MT-Merge4-gemma-2-9B и zelk12/MT-Merge5-gemma-2-9B. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров; её можно использовать для диалогов и генерации текста. Она работает с контекстом до 8192 токенов и доступна в формате Safetensors для Transformers. README указывает на слияние предварительно обученных языковых моделей и конфигурацию bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не описана.

NeuralShivaFusion-7B-Gradient-ST — объединённая модель генерации текста, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе трёх версий Neural-Krishna-Multiverse-7b. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. README не описывает отдельную специализацию или языковую направленность модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralsirkrishnaShadow_Inex12Experiment28 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Язык Apache 2.0 разрешает использование модели на его условиях.

NeuralTrix-7B-dpo-laser — языковая модель от Kquant03, созданная объединением моделей mlabonne/OmniBeagle-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и AiMavenAi/AiMaven-Prometheus с помощью LazyMergekit и последующим обучением DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она генерирует текст по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В конфигурации слияния также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; DPO упоминается в карточке, но использованный набор данных не приведён. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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.

Weyaxi/OpenOrca-Zephyr-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью TIES-merge из HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в README приведены веса слияния 0,5 для Zephyr и 0,3 для OpenOrca, а также плотность 0,5 для обеих моделей. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. README содержит заголовок таблицы результатов Open LLM Leaderboard, но значений метрик нет, поэтому качество по этим результатам оценить нельзя. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

PasticheAlloyingotneoy-7B — созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием двух моделей: CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo и nlpguy/AlloyIngotNeoY. Для слияния применён метод SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; итоговая модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текстовые запросы и может использовать контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS — объединённая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная sometimesanotion с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой модели для слияния указана sometimesanotion/Base-Chocolatine-2-14B-Instruct-v2.0b3; в объединение также вошли несколько моделей на базе Qwen2.5 и их производных. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она использует архитектуру Qwen2 с плотной трансформерной сетью, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Карточка не уточняет отдельные языки или специализированные прикладные области. Лицензия в предоставленных данных не указана. Составное слияние нескольких моделей может влиять на стиль и поведение ответов; конкретные ограничения качества в карточке не описаны.

Kaoeiri/Qwenwify-32B-v2.68 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве базовой модели README указывает unsloth/qwen2.5-32b-instruct; в объединение также вошли варианты Qwen2.5 для диалога, ролевых сценариев, генерации текста и художественной прозы. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста, в том числе для ролевого общения и создания художественных текстов. Метаданные указывают на поддержку чата и интерфейс вызова инструментов. В карточке не приведены сведения о лицензии и конкретных языках; среди исходных моделей есть вариант для китайского языка, но это само по себе не подтверждает полный перечень поддерживаемых языков.

Lambent/Silver5-Nemo-12B — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit методом TIES. В основу взята Mistral-Nemo-Base-2407, а в объединение также вошли Dans-PersonalityEngine-V1.1.0-12b, Wayfarer-12B, Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24, MISCHIEVOUS-12B-Mix_0.6v и Grey-12b. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Используйте её для ответов на запросы и создания связного текста в чат-сценариях. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений, поэтому практические результаты могут зависеть от запроса и настроек генерации.

Smaura_8B — объединённая языковая модель на базе Llama 3, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В объединение вошли abacusai/Llama-3-Smaug-8B, Aura_Llama3, BlueMoon_Llama3, Luna_Llama3 и Theory_of_Mind_Llama3; основой указан abacusai/Llama-3-Smaug-8B. Модель предназначена для генерации текста и многоходового общения. Она имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий использует Transformers и хранит веса в формате safetensors. В README указано, что веса объединены в формате float16. Сведений о лицензии и языковом охвате в предоставленных источниках нет.