III.2Исследование рынка и маркетинг

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 — инструктивная языковая модель Mistral AI на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE). Это дообученная версия Mixtral-8x7B-v0.1 для диалогов и генерации ответов по запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст; в карточке заявлен контекст до 32 768 токенов. Для запуска README показывает токенизатор mistral-common и библиотеку mistralinference, а метаданные также указывают поддержку vLLM. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. В карточке она названа демонстрацией возможностей дообучения базовой модели. Указанные языки — английский, французский, итальянский, немецкий и испанский; специализация на каком-либо одном языке не заявлена. README предупреждает, что встроенных механизмов модерации нет. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralOmniWestBeaglake-7B — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из WestBeagle-7B, Beaglake-7B и NeuralOmniBeagle-7B. В конфигурации указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; слияние выполнено методом DARE-TIES с параметрами плотности и весов для компонентов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — CC-BY-NC-4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.

openchat-3.5-0106-128k-DPO-fixed-32000 — слитая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit на основе NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и Eric111/openchat-3.5-0106-128k-DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно применять для ответов на вопросы, написания текстов и работы с длинными документами; заявленная длина контекста в метаданных — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и конкретных языковых ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

MaziyarPanahi/OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-2-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — слитая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-2-7B. Веса представлены в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Её можно применять для чат-ботов, написания и редактирования текстов, а также ответов на вопросы. Карточка не сообщает о специализированной области применения или поддерживаемых языках. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen-SEA-LION-v4.5-27B-IT — мультимодальная инструктивная модель AI Singapore для языков Юго-Восточной Азии, дообученная на основе Qwen3.6-27B. Это плотная модель на 27 млрд параметров с гибридной архитектурой Linear и Full Attention и визуальным энкодером; она принимает текст и изображения и генерирует текст. Контекстное окно составляет 262 тыс. токенов. Модель прошла постобучение с дистилляцией и слиянием моделей на наборе SEA-Instruct-2602. Модель предназначена для многоязычного диалога, ответов на вопросы, перевода, суммаризации, рассуждений и работы с изображениями. В карточке заявлена поддержка английского, бирманского, индонезийского, филиппинского, малайского, тамильского, тайского и вьетнамского языков; метаданные также указывают китайский. Доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT. Разработчик предупреждает, что модель может галлюцинировать, давать нерелевантные или непоследовательные ответы и не проверялась на устойчивость к состязательным запросам. Она не проходила выравнивание по безопасности, поэтому перед использованием следует самостоятельно оценить риски и при необходимости провести дополнительную настройку.

Saba2-14B-Preview — объединённая Sakalti модель генерации текста на базе архитектуры Qwen2. Разработчик объединил SuperNova-Medius и Virtuoso-Small методом TIES с помощью mergekit; модель содержит 14 млрд параметров и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая сценарии следования инструкциям и рассуждений, связанные с базовой моделью Virtuoso-Small. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

T5-3B — языковая модель семейства Text-To-Text Transfer Transformer, разработанная Colin Raffel, Noam Shazeer и соавторами. Она представляет задачи обработки естественного языка в формате преобразования текста в текст: принимает текст и генерирует текстовый ответ. В метаданных указано 385,2 млн параметров, архитектура T5WithLMHeadModel и контекст до 512 токенов; README называет чекпойнт T5-3B моделью с 3 млрд параметров, поэтому размер в источниках расходится. Модель предназначена для машинного перевода; подход T5 также применим к суммаризации документов, ответам на вопросы, классификации, анализу тональности и перефразированию. Она обучалась на C4 и смеси задач денойзинга и контролируемого обучения. Указанные языки — английский, французский, румынский и немецкий. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. README не приводит конкретных результатов оценки или подробных ограничений; контекст в 512 токенов ограничивает длину входа и выхода.

Triangulum 10B it — мультиязычная авторегрессионная языковая модель для генерации текста и диалогового общения, разработанная prithivMLmods. Она основана на архитектуре LLaMA и содержит около 9,9 млрд параметров; модель настроена следовать инструкциям и, согласно карточке, обучалась на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений, с применением SFT и RLHF. Контекст модели — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации мультиязычного контента, ответов на вопросы, диалога, суммаризации и анализа текста, а также перевода и локализации. Метаданные указывают английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Репозиторий содержит веса в safetensors; в README также приведён пример запуска совместимой версии через Ollama. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M. Карточка заявляет возможности рассуждения и следования инструкциям, но не приводит независимых оценок качества или подробных результатов тестирования. Как и другие генеративные языковые модели, Triangulum может ошибаться или выдавать недостоверные ответы; качество на отдельных языках и задачах может различаться.

Alfred-40B-1023 — языковая модель LightOn, дообученная на базе Falcon-40B. Это причинная авторегрессионная модель с архитектурой Falcon/RefinedWeb и примерно 65 млрд параметров; она предназначена для диалогов и выполнения инструкций. Модель доступна под лицензией Apache 2.0. Модель обучена на англоязычных, немецких, испанских и французских данных, а также имеет ограниченные возможности для итальянского, португальского, польского, нидерландского, румынского, чешского и шведского языков. Контекст расширен до 8192 токенов методом NTK-YaRN. Обучение использовало короткие и длинные задачи, включая диалоговые данные и наборы для работы с длинным контекстом. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и обработки длинных текстовых входов. Ограничения включают слабую переносимость на языки, не представленные в обучении, и возможное воспроизведение стереотипов и смещений из веб-данных. Для практического применения карточка рекомендует оценивать риски и применять защитные меры.

Aya Expanse 32B — большая языковая модель с открытыми весами, разработанная Cohere For AI. Эта версия представлена в формате GGUF с квантизациями imatrix и предназначена для локального запуска через llama.cpp, KoboldCPP, Ollama, text-generation-webui, GPT4All и другие совместимые инструменты. Модель ориентирована на генерацию текста и обладает мультиязычными возможностями для 23 языков, включая русский, английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский, турецкий, украинский и другие. Она основана на предобученной модели семейства Command и включает результаты исследований Cohere For AI в области отбора данных, мультиязычного обучения предпочтениям, настройки безопасности и объединения моделей. Размер исходной модели составляет 32 миллиарда параметров; сведения о длине контекста и точной архитектуре в карточке не указаны. Модель подходит для диалогов, написания и преобразования текстов, а также других задач генерации на поддерживаемых языках. Ключевое преимущество — широкий мультиязычный охват и возможность локального использования в оптимизированных GGUF-квантизациях. Ограничения связаны с требованиями к вычислительным ресурсам, зависящими от выбранной квантизации, а также с тем, что это исследовательский релиз; конкретные показатели качества и параметры контекста не приведены. Использование регулируется лицензией CC-BY-NC и требует соблюдения Acceptable Use Policy компании Cohere.

BLOOMZ-7B1-P3 — мультиязычная авторегрессионная языковая модель семейства BLOOM, разработанная BigScience и дообученная на смеси кросс-языковых задач xP3. Модель предназначена для выполнения инструкций на естественном языке в режиме zero-shot: она может отвечать на вопросы, переводить, классифицировать текст по заданной инструкции и создавать тексты на разных языках. Архитектура плотная, на основе BLOOM-7B1; модель имеет 7,1 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Модель обучена следовать инструкциям на множестве языков и обобщать на задачи, которых не было в обучении. В карточке приведены примеры перевода, анализа тональности и генерации историй. Качество ответов зависит от формулировки запроса; модели полезно явно обозначать границу входного текста и желаемый язык ответа. Лицензия — BigScience BLOOM RAIL 1.0.

Blur-7b-v1.21 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная liminerity с помощью LazyMergekit из udkai/Turdus, decruz07/kellemar-DPO-Orca-Distilled-7B-SLERP и liminerity/Blur-7b-v1.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; опубликованные показатели показывают результаты тестирования, но не гарантируют качество в конкретных сценариях. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

EVA-Meissa-big-pro-v2 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором win10 с помощью mergekit и метода passthrough. В слияние включена win10/EVA-Meissa-mini-pro-v2; метаданные также указывают её как базовую модель и описывают связь как дообучение. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 21,1 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно до 65 536 токенов. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Experiment26Neuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель Mistral, созданная путём слияния automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат Safetensors; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

Experiment28T3q_Experiment24Experiment28 — объединённая модель генерации текста, созданная путём слияния моделей automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment24Experiment28-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; для генерации текста поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель может применяться для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

flammen6-mistral-7B — языковая модель на базе архитектуры Mistral, созданная flammenai слиянием SLERP через mergekit моделей Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO и flammen5-mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия по инструкциям; доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, написания и преобразования текста, а также ответов на запросы в диалоге. В карточке не приведены сведения о специальных доменах или подтверждённых языках. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Flammen-Bruphin — слитая методом SLERP языковая модель, созданная nbeerbower с помощью mergekit на основе nbeerbower/bruphin-lambda и nbeerbower/flammen13X-mistral-7B. Это плотная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; она принимает текст и выдаёт текст. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов и других сценариев генерации текста. Веса опубликованы в формате Safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

G2-Nowing-9B-32K-YS — объединённая методом SLERP языковая модель Gemma 2, созданная автором djuna с помощью mergekit из zelk12/MT-Merge2-MU-gemma-2-MTg2MT1g2-9B и allknowingroger/GemmaSlerp5-10B. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое общение. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemma 3 1B IT — компактная инструктивно дообученная модель Google из семейства Gemma 3. Она создана на основе google/gemma-3-1b-pt и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; небольшой размер позволяет запускать её на устройствах и инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Семейство Gemma 3 поддерживает ввод изображений и текста с генерацией текста, контекст до 128 тыс. токенов и более 140 языков. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, создания текстов и интерпретации изображений. В предоставленных метаданных для этого репозитория подтверждены задача text-generation и чат-возможность; отдельные численные характеристики именно варианта 1B и языковой список не указаны. Возможны фактические ошибки, смещения и затруднения с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Для снижения рисков в приложениях следует проверять ответы и применять подходящие меры безопасности. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями лицензии и политикой запрещённого использования Gemma.

Карточка модели jordimas/gemma-3-1b-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-1b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 1B IT — компактная инструктивно дообученная модель Google из семейства Gemma 3. Она создана на основе google/gemma-3-1b-pt и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; небольшой размер позволяет запускать её на устройствах и инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Семейство Gemma 3 поддерживает ввод изображений и текста с генерацией текста, контекст до 128 тыс. токенов и более 140 языков. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, создания текстов и интерпретации изображений. В предоставленных метаданных для этого репозитория подтверждены задача text-generation и чат-возможность; отдельные численные характеристики именно варианта 1B и языковой список не указаны. Возможны фактические ошибки, смещения и затруднения с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Для снижения рисков в приложениях следует проверять ответы и применять подходящие меры безопасности. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями лицензии и политикой запрещённого использования Gemma.

mhenrichsen опубликовал инструктивно дообученную текстовую модель Gemma 7B IT от Google. Это плотная авторегрессионная модель семейства Gemma с архитектурой decoder-only, содержащая 8,2 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 8192 токенов. В карточке модели указана английская языковая версия. Модель подходит для генерации и редактирования текстов, ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов и простых задач рассуждения. Небольшой по меркам крупных языковых моделей размер позволяет запускать её на персональном компьютере или в собственной облачной инфраструктуре, хотя для локального использования всё равно нужны ресурсы, соответствующие модели такого размера. Возможны предвзятые, неточные или устаревшие ответы; модель может затрудняться с неоднозначными формулировками, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Gemma с условиями использования Google; перед развёртыванием следует учитывать политику допустимого использования Gemma.

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.

IceSakeV82RP-7b — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из IceSakeV8RP-7b и WestKunai-Hermes-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в метаданных также указана возможность диалогового общения. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

IridiumLlama-72B-v0.1 — языковая модель с архитектурой Llama, созданная leafspark путём слияния Qwen2-72B-Instruct, calme2.1-72b и magnum-72b-v1 с помощью model_stock. Модель содержит 71,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст для генерации текста; заявленная длина контекста — около 32 тысяч токенов. Карточка отмечает разговорный режим и описывает сочетание выразительной прозы Magnum с возможностями Calme. Модель подходит для диалогов, генерации связных текстов и задач, решаемых инструктивными языковыми моделями. Веса размещены в формате safetensors и рассчитаны на использование с Transformers; для запуска в исходном виде README указывает около 150 ГБ свободного места и VRAM. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями компонентов.

K2S3 разработала K2S3-Mistral-7b-v1.4 — плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров. Она дообучена методом SFT с настройкой всех параметров на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1; для обучения использовались данные alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и других текстовых сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Весы опубликованы в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Lamarck-14B-v0.7 — языковая модель на 14 млрд параметров, собранная sometimesanotion как объединение нескольких моделей семейства Qwen2. Для создания использовалась собственная цепочка слияний весов, включая SLERP и TIES, и объединение ветвей, построенных с помощью LoRA и других методов слияния. В числе предшественников — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Virtuoso-Small и предыдущие версии Lamarck. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения с упором на многошаговые рассуждения, связную прозу, перевод и работу на нескольких языках. Контекст — до 131 072 токенов; в карточке отмечена поддержка английского языка, а автор также заявляет о многоязычных возможностях. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявления о качестве основаны на оценках автора и субъективном описании возможностей; независимые результаты бенчмарков в карточке не приведены. Для унаследованных компонентов и слияния качество может различаться в зависимости от задачи.

OpenAssistant/llama2-13b-orca-8k-3319 — языковая модель OpenAssistant, созданная дообучением Meta Llama 2 13B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. Модель содержит 12,9 млрд параметров и использует архитектуру Llama с контекстом до 8192 токенов благодаря линейному масштабированию RoPE. Обучение включало длинные диалоги на основе Orca-Chat/Dolphin, а также данные RedPajama и FanFics. Это помогает модели отвечать на запросы в многоходовых беседах и работать с более длинным контекстом. В карточке указана лицензия Llama 2 Community License Agreement. Для загрузки через Transformers требуется версия 4.31.0 или новее.

WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k — разговорная языковая модель WeMake на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель создана на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и meta-llama/Meta-Llama-3-8B; в карточке указано, что она объединяет их с настройками WeMake V41 и обучалась методом WeMake ICU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — llama3. Модель предназначена для диалоговых агентов, создания текстов, анализа данных и извлечения выводов. Заявлены учёт эмоционального контекста, согласование ответов с человеческими ценностями и поддержка нескольких языков. Максимальная длина контекста — 1 048 576 токенов, однако карточка не приводит независимых оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки помимо английского в метаданных. Перед использованием следует проверять точность и уместность ответов; заявления об эмоциональном интеллекте и согласовании приводятся разработчиком.

Magpie-Align/Llama-3-8B-Magpie-Align-SFT-v0.3 — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная Magpie-Align дообучением Meta-Llama-3-8B методом supervised fine-tuning на наборах Magpie-Pro-MT-300K-v0.1, Magpie-Reasoning-150K и Magpie-Qwen2-Pro-200K-Chinese. Размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — 8192 токена; она принимает текстовые запросы и генерирует текст, в том числе в формате диалога по официальному шаблону Llama 3. Модель предназначена для следования инструкциям, диалогов, рассуждений и генерации ответов на английском и китайском языках. Авторы сообщают о результатах, сопоставимых с Llama-3-8B-Instruct при использовании только SFT; эти показатели относятся к указанным в карточке бенчмаркам и не гарантируют качество в каждом сценарии. Модель доступна на условиях лицензии Meta Llama 3 Community License.

Magnum-v4-22b — диалоговая языковая модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, близким к Claude 3 Sonnet и Opus. Это полное дообучение Mistral-Small-Instruct-2409; модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 22 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов, написания и редактирования текста, а также следования инструкциям. Она обучалась два эпоха на наборах диалогов и инструкций, включая примеры для письма; заявленный контекст — 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку английского языка, чат-возможностей и интерфейса вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять на странице модели. В README приведены результаты оценок IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.