III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

baconnier опубликовал чат-модель Notaires_dolphin-2.9.1-yi-1.5-9b, дообученную на базе cognitivecomputations/dolphin-2.9.1-yi-1.5-9b. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 8,6 млрд параметров и рассчитанная на генерацию текста в диалоговом формате. В карточке указано, что при обучении использовались Unsloth и TRL. Модель подходит для генерации ответов в чате и других задач текстовой генерации. Заявленный контекст составляет 12 000 токенов; язык карточки — английский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

omost-phi-3-mini-128k — разговорная модель семейства Phi-3, разработанная Omost и основанная на Phi-3 Mini. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README заявлен контекст 128 тыс. токенов и формат fp16; метаданные указывают 3,7 млрд параметров, архитектуру Phi3ForCausalLM и файлы safetensors. По метаданным нативный контекст составляет 4096 токенов, поэтому заявленную длину 128 тыс. токенов следует считать характеристикой из README, не подтверждённой метаданными. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

OpenBuddy-zero-14b-v22.3-32k — многоязычная диалоговая языковая модель семейства Llama, разработанная OpenBuddy. Она предназначена для чат-общения и генерации текста в ответ на запросы; модель содержит 13,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель дополнительно обучена на многоязычном наборе данных с токенизатором на основе Yi-1.5-9B-32K. В README также указано, что веса включают части Yi-1.5-9B-32K и DeepSeek-VL-7B-chat. Карточка перечисляет китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и поддерживает чатовый сценарий. Модель может выдавать ошибочные, вредоносные или нежелательные ответы; авторы не рекомендуют применять её в критических ситуациях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения. В метаданных лицензия обозначена как other; README сообщает об использовании компонентов под Apache 2.0 и DeepSeek License, поэтому перед использованием следует проверить условия обеих лицензий.

sonthenguyen/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-mt-bench-DPO-recovered — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, представленная в формате safetensors. В метаданных указаны 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и возможность чата; модель предназначена для генерации текста в диалогах и других текстовых сценариях. В README описано дообучение методом DPO с LoRA: ранг адаптера 16, коэффициент LoRA 16 и dropout 0,05. Базовая модель в предоставленных данных не названа. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Языки обучения и качество на конкретных задачах не описаны.

openmixtral-6x7b-merged_v2 — объединённая модель mychen76 на архитектуре Mixtral MoE для генерации текста. Карточка указывает, что это merge моделей, однако перечень объединённых моделей в доступном описании отсутствует. Модель подходит для сценариев генерации текста. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Она распространяется по лицензии Apache-2.0.

Lazzzaroo/PaolaAI-IPN-7B — чат-модель на архитектуре Qwen2, дообученная Lazzzaroo на базе unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; карточка также отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

VladShash/qwen3-8b-classic-no-repair — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, разработанная на основе formalmathatepfl/qwen3-cpt. Модель дообучена методом SFT на наборе данных sft; в карточке она представлена как диалоговая модель для генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её можно использовать для диалогов и генерации ответов в сценариях, где подходит Qwen3. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или языках. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования по карточке определить нельзя.

Ramakrishna-7b-v4 — языковая модель для генерации текста, созданная объединением пяти моделей с помощью LazyMergekit. Она основана на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста; метаданные Hugging Face также указывают эту задачу как основную. Веса опубликованы в формате safetensors. В README не описаны особенности качества, поддерживаемые языки и конкретные области применения, поэтому их нельзя определить по имеющимся данным. Лицензия в предоставленных метаданных и README не указана.

RuAdapt-HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B-v1 — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Qwen2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из RefalMachine/ruadapt_qwen2.5_7B_ext_u48_instruct и suayptalha/HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе на русском и английском языках; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Русскоязычная база RefalMachine адаптирована для диалога и ускоренной обработки русскоязычных последовательностей, а вторая база вносит возможности творческой генерации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не приводят сравнительных оценок качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять на собственных примерах.

Samlagast-7B-bf16 — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В основу слияния вошла paulml/NeuralOmniBeagleMBX-v3-7B; также объединены FelixChao/Faraday-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B. Модель предназначена для генерации текста. Она содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. В карточке указан английский язык. Модель доступна по лицензии Apache-2.0; README также ссылается на отдельные файлы GGUF.

Карточка модели mergekit-community/Saul-Base-zephyr-7b-beta-merge на Hugging Face совпадает с карточкой mergekit-community/mergekit-slerp-jeyctse, поэтому описание составлено по ней. mergekit-community/mergekit-slerp-jeyctse — языковая чат-модель, созданная сообществом слиянием моделей HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta и Equall/Saul-Base методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, доступная в формате safetensors и рассчитанная на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: ответов на вопросы и выполнения пользовательских инструкций. В метаданных основной язык не задан; базовая Zephyr-7B-β описана как англоязычная чат-модель. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены. Качество и поведение результата слияния могут отличаться от исходных моделей.

chargoddard/servile-harpsichord-cdpo — языковая модель семейства Mistral, разработанная Chargoddard. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста; она обучена на другой случайной выборке тех же наборов данных, что и loyal-piano-m7, а затем дообучена методом cDPO на смеси датасетов RLHF. Модель использует формат запросов Alpaca и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации и следования инструкциям. В обучении использованы наборы данных Orca, суммаризации отзывов, ролевого диалога и предпочтений, включая PKU-SafeRLHF и UltraFeedback. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Модель создана ByteDance как объединение нескольких контрольных точек предварительно обученной языковой модели с помощью mergekit и линейного метода слияния. В качестве базовой точки слияния использована контрольная точка global_step10000; также объединены версии с шагами обучения 6000, 7000, 8000 и 9000. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-NeoX с 8,8 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. Она предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Языки и специальные прикладные области в карточке не указаны; лицензия также не приведена.

ShadowYamshadow_Inex12Strangemerges_30 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где нужны ответы или продолжение текста на основе запроса. Модель объединяет automerger/ShadowYamshadow-7B и automerger/Inex12Strangemerges_30-7B. Контекст — до 32 768 токенов. Метаданные указывают задачу text-generation; сведения о специализации на конкретных языках или областях не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

RUC-AIBOX/STILL-2 — дообученная авторами репозитория модель семейства Qwen2.5 для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 32 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев. Базовая Qwen2.5-32B-Instruct описана как модель для диалога, программирования, математики и структурированных ответов, однако карточка STILL-2 не уточняет, какие из этих возможностей проверялись после дообучения. README автоматически создан и не содержит сведений о разработчике, данных обучения, оценках качества или лицензии.

SuperThetaMaven — объединённая модель для генерации текста, созданная jefferylovely с помощью LazyMergekit. В слиянии методом slerp использованы jefferylovely/ThetaMaven10 и vanillaOVO/supermario_v2; в метаданных базовой моделью указана vanillaOVO/supermario_v2. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, написания и продолжения текстов, а также генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 требует указания авторства и запрещает коммерческое использование и распространение производных материалов. В README не приведены результаты оценки качества или конкретные ограничения модели.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны специальные предметные области, языковая специализация или результаты оценки качества.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamOgno — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельную специализацию или языки, поэтому модель можно охарактеризовать только как текстовую модель общего назначения. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tess-70B-v1.6 — универсальная языковая модель из серии Tess, разработанной migtissera. Она дообучена на базе Miqu/LLaMA-2-70B и предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 68,7 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 32 764 токена. В карточке указан формат safetensors и лицензия Llama 2. Для общения README задаёт формат с метками SYSTEM, USER и ASSISTANT; сведения о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях применения не приведены.

Triunvirato-7b — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением Mistral-7B-v0.1, neuronal-7b-Mlab и Monarch-7B с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где нужен ответ или продолжение текста на основе запроса. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Tulu V2.5 DPO 13B HelpSteer — англоязычная языковая модель-помощник от Allen Institute for AI (AI2), предназначенная для диалогов и генерации текста. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Модель создана на базе allenai/tulu-2-13b: сначала настроена на смеси инструкций и диалогов Tulu V2, затем дообучена методом DPO на наборе HelpSteer для выравнивания ответов по предпочтениям. Подходит для ответов на инструкции, ведения диалога и генерации текста на английском языке. Для диалогов используется шаблон чата, включённый в токенизатор. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. В карточке отмечено, что она не настроена на безопасные ответы и не использует фильтрацию в процессе генерации; поэтому возможны проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах.

liminerity/ultra0-half-the-layers — текстовая генеративная модель, созданная слиянием двух срезов liminerity/ultra0 методом SLERP через mergekit. Конфигурация использует диапазоны слоёв [0, 12] и задаёт разные параметры смешивания для self-attention и MLP; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 915,5 млн параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Adamus-7B-slerp — объединённая модель для генерации диалогового текста, созданная с помощью LazyMergekit из mlabonne/NeuralBeagle14-7B и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. В метаданных указана архитектура Mistral с плотной структурой и классом MistralForCausalLM; размер модели — 7,1 млрд параметров, родной контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога. Описание базовой NeuralBeagle14-7B указывает на задачи следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации; эти возможности у объединённой модели отдельно не оценены. Объединение выполнено методом slerp, веса представлены в формате safetensors. Модель опубликована 3 июня 2024 года. Лицензия в предоставленных данных не указана.

aqua-smaug-hermes-8B — объединённая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью Mergekit из cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b, NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B и abacusai/Llama-3-Smaug-8B. Разработчик — saucam. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; её можно применять для ответов на вопросы, написания текстов и ведения беседы. Веса представлены в формате safetensors, размер модели — 7,5 млрд параметров, длина контекста — 8192 токена. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит результаты оценки качества или подробные инструкции по применению, поэтому пригодность для конкретных задач стоит проверять на собственных данных.

Jebadiah/Aria-diamond-ruby-v2 — объединённая авторегрессионная языковая модель, созданная с помощью mergekit из Jebadiah/Aria-diamond-ruby-v1 и Jebadiah/Aria-diamond-v1. В карточке указаны метод DARE TIES и архитектура LlamaForCausalLM с плотной структурой; размер модели — 7,5 млрд параметров, веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — до 1 048 576 токенов. Карточка не сообщает поддерживаемые естественные языки и специализированные области применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FourOhFour/Dante_9B — чат-модель на базе Gemma 2, дообученная автором репозитория FourOhFour. Модель содержит 9 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и формат весов safetensors. Она предназначена для диалоговой генерации текста; базовая модель использует токены ChatML. Контекст составляет до 8192 токенов. Модель можно применять для ведения диалогов, ответов на вопросы и генерации текста. В карточке приведён результат оценки: loss 0,7320; описание обучающих данных и подробности оценки не раскрыты. Лицензия — gemma.

Это объединённая языковая модель mergekit-community, созданная методом SLERP на основе arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM с плотной архитектурой и содержит 7,1 млрд параметров; опубликованные веса представлены в формате Safetensors, а библиотека запуска — Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях: она принимает текстовый запрос и формирует текстовый ответ. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельные прикладные области или языковые характеристики, поэтому их нельзя уточнить по имеющимся данным. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment24Alloyingotneoy — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment24Alloyingotneoy-7B. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста по текстовому запросу и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для продолжения текста, диалоговых ответов и других задач генерации на основе текстового ввода. В карточке не описаны отдельная специализация, языковая ориентация или дополнительные возможности, поэтому назначение следует считать общим. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. Она предназначена для генерации текста; размер модели составляет 7,1 млрд параметров, а контекст — до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или областях применения в карточке нет.

f-6-8b — объединённая методом SLERP модель для генерации текста и диалогов, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе jaspionjader/f-5-8b и jaspionjader/Kosmos-EVAA-mix-v35-8B. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; поддерживается библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалога на входном текстовом запросе. Её контекстное окно составляет 8192 токена. Веса опубликованы в формате safetensors. В карточке и метаданных сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках отсутствуют.