III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

Socrates Llama 3 8B SFT — дообученная SocratesFT модель на архитектуре Llama 3, основанная на meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке; в метаданных также заявлена поддержка следования инструкциям. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель подготовлена на наборе данных socratesft/SocSci210. Доступна в формате safetensors для использования с Transformers. Лицензия — llama3; применяются условия лицензии Meta Llama 3.

Spaetzle-v61-7b — языковая чат-модель, созданная cstr слиянием трёх моделей на базе Mistral с помощью LazyMergekit: FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, mayflowergmbh/Wiedervereinigung-7b-dpo и cognitivecomputations/openchat-3.5-0106-laser. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста. Метаданные отмечают чат-возможности; базовая модель описана как немецко-английская, поэтому эти языки можно считать основными ориентирами применения. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка описывает слияние весов, а не дообучение или конвертацию формата.

SparrowMind-8B — диалоговая языковая модель, созданная bunnycore слиянием трёх моделей семейства Llama 3 с помощью mergekit. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст длиной до 8192 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. В состав слияния входят bunnycore/RemixLlama3-8B, NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B и UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

StrangeMerges_38-7B-dare_ties — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit на основе трёх моделей: automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B, Gille/StrangeMerges_21-7B-slerp и Gille/StrangeMerges_34-7B-slerp. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения. Её можно использовать для ведения беседы и создания текстовых ответов. В репозитории указаны веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Tulu 1 Llama 2 13B — языковая модель-помощник, разработанная Allen Institute for AI (AI2) и дообученная на базе meta-llama/Llama-2-13b-hf. Для настройки использована смесь Tulu v1 из открытых, синтетических и созданных людьми наборов данных с инструкциями и диалогами. Модель имеет плотную архитектуру Llama, около 12,9 млрд параметров и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции и ведения диалогов, прежде всего на английском языке. Она подходит для генерации ответов, помощи с вопросами и выполнения текстовых инструкций. Для лучшего качества следует использовать указанный в карточке формат запросов, включая завершающий перевод строки. Tulu не проходила этап RLHF-настройки на безопасные ответы и не использует фильтрацию ответов во время работы, поэтому может выдавать проблемный контент, особенно в ответ на соответствующие запросы. Модель распространяется по лицензии AI2 ImpACT Low-risk.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment24Yam — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment24Yam-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и может использоваться в диалоговых и других сценариях генерации.

YamshadowStrangemerges_32_Strangemerges_32Shadow — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Strangemerges_32Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Поддерживаемые языки и специальные прикладные области по карточке не установлены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

aqua-smaug-0.2-8B — языковая модель для генерации текста, созданная пользователем saucam путём слияния с помощью Mergekit моделей Dolphin 2.9 Llama 3 8B, Llama-3-Smaug-8B и Meta-Llama-3-8B. В основе лежит плотная архитектура LlamaForCausalLM; объём модели составляет 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов в сценариях, поддерживаемых базовыми моделями. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Auro-Kosmos-EVAA-v2.3-8B — объединённая языковая модель, созданная jaspionjader с помощью mergekit. Веса двух моделей объединены методом SLERP: jaspionjader/Auro-Kosmos-EVAA-v2.2-8B и jaspionjader/Kosmos-Elusive-VENN-8B. Модель относится к семейству Llama, имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Для загрузки доступны веса в формате safetensors через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BerryBase — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная автором репозитория путём слияния maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP и Weyaxi/Einstein-v7-Qwen2-7B с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Она основана на архитектуре Qwen2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на вопросы. Указанный родительский чекпойнт — maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP; конфигурация слияния также включает слои второй модели. Модель принимает текст и генерирует текст. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors и имеют тип bfloat16. Языковая основа — мультиязычная модель Qwen2, однако конкретный перечень поддерживаемых языков для BerryBase в карточке не приведён. Карточка не содержит оценок качества или подробных ограничений применения. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория и у базовых моделей.

Calme-7B-Instruct-v0.5 — разговорная языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral, дообученная на качественных наборах данных поверх Mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; опубликована в формате Safetensors и предназначена для генерации связных текстовых ответов в диалоге. Её можно применять для общения с ассистентом, составления и продолжения текстов, а также ответов на запросы. В README также упомянуты отдельные квантованные версии GGUF, однако данный репозиторий содержит веса Safetensors. Языки обучения или приоритетные языки в доступных сведениях не определены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment29Multi_verse_model — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment29Multi_verse_model-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Условия лицензии — Apache 2.0. Специализированные области применения и отдельные ограничения в карточке не описаны.

Experiment28M7_Experiment26Strangemerges_32 — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_32-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о специализированной настройке модели и её ограничениях в карточке не приведены.

OpenAssistant/falcon-40b-sft-mix-1226 — языковая модель OpenAssistant, созданная дообучением Falcon 40B от TII. Это плотный авторегрессионный трансформер с причинным декодером; метаданные указывают 65 млрд параметров. Модель обучена на смеси диалогов OpenAssistant OASST1, Dolly-15k и синтетических инструкционных данных; карточка связывает её с контрольной точкой обучения на 1226 шагах. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста по инструкциям, в том числе в диалоговом формате с маркерами пользовательских и ассистентских реплик. Основные языки — английский, немецкий, испанский и французский; README также отмечает ограниченные возможности на итальянском, португальском, польском, нидерландском, румынском, чешском и шведском. Модель принимает текст и генерирует текст. Сильная сторона модели — дообучение на диалогах и инструкциях, позволяющее отвечать на вопросы и выполнять текстовые запросы на нескольких языках. Карточка приводит оценивание ilm-eval и демонстрации продолжения случайных запросов. Ограничения: дополнительные языки поддерживаются слабее основных, а в карточке нет данных о длине контекста. Лицензия — Apache 2.0.

silvainrichou/gemma-3b-002 — текстовая генеративная модель на архитектуре Gemma, опубликованная пользователем silvainrichou. Карточка описывает семейство Gemma от Google: компактные декодерные языковые модели, созданные на основе технологий, использованных для Gemini. В репозитории указаны 3,2 млрд параметров, формат Safetensors и контекст до 8192 токенов; модель предназначена для общения и генерации текста. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, черновиков текстов и языковых учебных инструментов. README указывает английский как язык семейства. Компактный размер позволяет запускать такие модели на локальных компьютерах или в облачной инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Как и другие языковые модели, Gemma может ошибаться в фактах, испытывать трудности со сложными инструкциями, нюансами языка и здравым смыслом, а также воспроизводить смещения из обучающих данных. В метаданных лицензия обозначена как other; конкретные условия следует проверять в лицензии репозитория и правилах использования Gemma.

Ice0.52.1-16.01-RP — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория слиянием предварительно обученных моделей методом SLERP с помощью mergekit. В слияние вошли Ice0.40-20.11-RP и IceDrunkenCherryRP-7b-orpo-merged3; веса сохранены в формате safetensors. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Лицензия в предоставленных сведениях не указана, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений на сценарии применения.

Kosmos-EVAA-PRP-v31-8B — языковая модель, созданная разработчиком jaspionjader слиянием двух предварительно обученных моделей: Kosmos-EVAA-PRP-v30-8B и Kosmos-EVAA-gamma-light-8B. Для объединения весов применён метод SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная Llama с причинной языковой моделью LlamaForCausalLM. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и сценариев, где нужен ответ или продолжение текста по текстовой подсказке. Она содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Сведения о лицензии и специально поддерживаемых языках в использованных данных отсутствуют, поэтому условия распространения и языковую специализацию следует проверять отдельно.

Kosmos-EVAA-v7-8B — объединённая языковая модель, созданная автором jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v6-8B. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текста и диалогов; контекст составляет до 8192 токенов. Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в диалоговых и текстовых сценариях. В репозитории указаны веса safetensors и формат bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

djuna/L3.1-gramamax — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В качестве основы использована ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-Indo-Formax-v1.0, а также включена djuna/L3.1-gramax; применён метод линейного слияния DARE. Модель содержит 7,5 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст. В README и метаданных не приведены отдельные сведения о целевых языках или специализированных областях применения, поэтому описание ограничивается общими сценариями генерации и общения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ISSAI әзірлеген LLama-3.1-KazLLM-1.0-70B — қазақ тіліндегі жауаптардың сапасы мен пайдалығын арттыруға бейімделген 70B параметрлі үлкен тілдік модель. Ол Llama 3.1 негізінде жасалған және Transformers кітапханасы арқылы мәтіндік диалог пен мәтін генерациясына арналған. Модель қазақ, орыс, ағылшын және түрік тілдерінде жұмыс істейді; карточкада 128 мың токенге дейінгі кіріс контексті және 4 мың токенге дейінгі шығыс көрсетілген. Қазақ тіліндегі бенчмарк нәтижелері модельдің қазақша сұрақтарға жауап беру, пайымдау және мәтін құрастыру сценарийлеріне бағдарланғанын көрсетеді. Қолдану үшін кемінде екі 80 GB GPU және 150 GB бос диск кеңістігі қажет. Модель жауаптарының дұрыстығына кепілдік берілмейді; біржақтылық болуы мүмкін, сондықтан нәтижелерді тексеру керек. Лицензиясы — CC BY-NC 4.0, сонымен қатар Llama 3.1 шарттары мен қолайлы пайдалану саясаты қолданылады.

Llama-3.1-SuperNova-Lite-14B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом passthrough. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают размер 12,7 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель объединяет предварительно обученные языковые модели; README называет компонент слияния Llama-3.1-SuperNova-Lite. Она подходит для генерации продолжений и ответов в чате. Сведений о языковом охвате, лицензии и конкретных ограничениях качества в доступной карточке нет.

Карточка модели Edgerunners/Lyraea-large-llama-3.1 на Hugging Face совпадает с карточкой Edgerunners/Lyraea-medium-llama-3.1, поэтому описание составлено по ней. Lyraea-medium-llama-3.1 — разговорная языковая модель семейства Llama 3.1, опубликованная Edgerunners. Это средний вариант серии small, medium и large, созданной на основе llama-3.1-8b-128k uncensored. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; автор отмечает, что варианты серии имеют разные сценарии применения. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. В репозитории представлены веса Safetensors. Языковые сведения в карточке не приводятся. Модель предоставляется «как есть» и «по мере доступности», без гарантий; провайдер снимает с себя ответственность за ущерб и не гарантирует соответствие конкретным требованиям или безошибочную работу. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

M7Yamshadowexperiment28_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием двух моделей: automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_YamNeuralsirkrishna — объединённая модель семейства Mistral, созданная путём слияния automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на входном текстовом запросе. Контекст составляет до 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными запросами и документами. Карточка не сообщает о специализации на отдельных языках или предметных областях, а также не приводит результатов оценки качества. Лицензия — Apache-2.0. Слияние объединяет две базовые модели, поэтому поведение и качество могут отличаться от каждого исходного чекпойнта; отдельные ограничения или рекомендации по использованию в карточке не описаны.

Magnum-v1-32b — диалоговая языковая модель Anthracite-org, дообученная на базе Qwen1.5-32B для генерации связного текста и следования инструкциям. Авторы ориентировали серию Magnum на качество прозы, сопоставимое с Claude 3 Sonnet и Opus. Модель содержит 31,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и принимает диалоговые запросы в формате ChatML; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для написания и редактирования текстов, ответов на вопросы и выполнения инструкций в чате. При дообучении использовались датасеты для следования инструкциям, связности и письма, включая выборки Opus Instruct и Sonnet Orca. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия. Карточка не приводит количественных оценок качества; характеристики, приписанные качеству Claude 3, являются целью разработки, а не независимым результатом сравнения.

Magnum-v2.5-12b-kto — экспериментальная разговорная языковая модель Anthracite, созданная дообучением anthracite-org/magnum-12b-v2. Она предназначена для следования инструкциям и генерации прозы с качеством, ориентированным на Claude 3 Sonnet и Opus. Обучение версии использовало ограниченную часть инструкционных данных и гибридную стратегию KTO и DPOP: примеры отклонённых ответов получали из исходной модели, а предпочтительные — из исходного набора для дообучения. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 12,1 млрд параметров и принимает диалоги в формате ChatML. Метаданные указывают поддержку английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков и контекст до 1 024 000 токенов. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Модель подходит для диалогов, выполнения инструкций и создания прозы. Авторы характеризуют эту версию как экспериментальную и отмечают, что обучение проведено на ограниченном объёме данных, поэтому обобщение может быть недостаточным.

Это диалоговая языковая модель объёмом 6,7 млрд параметров, созданная автором репозитория rjamorizIAtest слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Starling-LM-7B-beta. Для объединения использован метод SLERP через mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса представлены в формате safetensors и работают с библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или языковом составе, поэтому применимость к конкретным языкам не уточняется. Условия лицензирования в предоставленных источниках не описаны.

MergekitCloud создала Mergekit-77 — объединение двух предварительно обученных разговорных языковых моделей с помощью метода SLERP в mergekit. В основе лежит архитектура Mistral с плотной causal language model на 7,1 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах: она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. В слиянии использованы FuseAI/FuseChat-7B-VaRM и Nexusflow/Starling-LM-7B-beta. Лицензия в предоставленных данных не указана.

cloudyu/mistral_18B_v0.1 — предварительно обученная плотная языковая модель семейства Mistral, опубликованная пользователем cloudyu. Она предназначена для генерации текста и может применяться для продолжения заданного текста и построения текстовых ответов. Модель содержит 17,6 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия указана как CC, без уточнения её варианта.

Mistral-2.5-Prima-Hercules-Fusion-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием hydra-project/ChatHercules-2.5-Mistral-7B и Nitral-Archive/Prima-Pastacles-7b методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Опубликована в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для диалоговых ассистентов и многоходовых бесед, а также для генерации контента, ролевых сценариев, обучения и технической поддержки. В карточке заявлены улучшенное удержание контекста и сочетание диалоговых возможностей Hercules с адаптивностью Prima; независимые результаты оценки не приведены. Для качественной работы в специализированных сценариях автор рекомендует дополнительное дообучение. Запуск требует достаточных вычислительных ресурсов, особенно при инференсе на GPU.