III.2Исследование рынка и маркетинг

Llama 2 7B Chat — текстовая авторегрессионная модель Meta на архитектуре Transformer, настроенная для диалогов с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Версия содержит 7 млрд параметров и представлена в формате Hugging Face Transformers с весами PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов с ассистентом, ответов на вопросы, объяснений и других сценариев генерации на английском языке; для корректной работы следует использовать формат диалога Llama 2 Chat. Контекстное окно — до 4 тыс. токенов. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед внедрением требуется проверка безопасности под конкретный сценарий. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2, условия которой необходимо принять для получения весов.

Mylesgoose/Llama-3.1-70B-Instruct-abliterated — текстовая инструкционная модель на базе Meta Llama 3.1 70B, у которой, согласно карточке, ортогонализован слой 14. Она использует авторегрессионную архитектуру Transformer семейства Llama и предназначена для диалоговой генерации текста; размер составляет 69,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для многоязычного общения с ассистентом и генерации текста. В карточке базовой модели заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов, однако это не означает, что инструменты встроены: их интеграцию выполняет приложение. В карточке производной модели не приведены отдельные оценки качества или подробности изменения слоя, поэтому характеристики исходной Llama 3.1 не следует считать независимой оценкой этой версии. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License (идентификатор лицензии в метаданных: llama3.1); применение регулируется её условиями и политикой допустимого использования.

bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-Mix-2.1 — текстовая генеративная модель семейства Llama 3.1, созданная разработчиком bunnycore слиянием нескольких языковых моделей методом TIES через mergekit. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B; в слияние также вошли Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct и две модели TitanFusion от bunnycore. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения; README не приводит отдельные оценки качества или подробные сценарии применения. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Louis_GRC-7B-slerp-M2 — объединённая языковая модель, опубликованная LouisGRC и собранная с помощью LazyMergekit на основе Mistral-7B-v0.1 и моделей MonarchLake-7B, Experiment21-7B и M7-7b. В конфигурации указаны метод слияния dare_ties и точность float16; модель имеет архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстным окном до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; в доступных данных не заявлены специализированные предметные области или языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии, сведения о которой в предоставленных данных отсутствуют.

Magnum v2 12B — чат-модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, ориентированным на Claude 3 Sonnet и Opus. Это полносвязная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, дообученная на Mistral-Nemo-Base-2407 и настроенная на инструкции в формате ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на инструкции и создания текстов. При обучении использовались отфильтрованный Stheno и наборы инструкций и прозы, включая данные Opus Instruct и Sonnet 3.5. В метаданных указаны поддержка девяти языков и контекст до 1 024 000 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 18,68 и 37,62 на IFEval (0-shot). Это результаты отдельных оценок, а не гарантия качества для конкретной задачи. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; веса доступны в формате safetensors.

Magnum-v2-72b — диалоговая языковая модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, которое авторы стремились приблизить к Claude 3 Sonnet и Opus. Это полноразмерное дообучение Qwen2-72B-Instruct на наборах инструкций и текстовых данных; модель содержит 71,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текстовые запросы в формате ChatML и предназначена для диалогов, ответов на вопросы и написания текстов. Поддерживает девять языков, включая английский, русский, китайский и японский. Длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты отдельных тестов Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. README не приводит подробных результатов по всем сценариям и раскрывает сведения о безопасности лишь частично. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с карточкой модели.

MeliodasPercival_01_T3qm7xpStrangemerges_32 — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xpStrangemerges_32-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Metis-0.4-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и Metis-0.4 методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния, но не приводит специальных оценок качества или ограничений; возможности и результаты могут зависеть от языка запроса и конкретного сценария применения.

miscii-14b-1225 — диалоговая языковая модель серии miscii, созданная sthenno-com как слияние моделей с помощью mergekit. В основе указаны Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct и sthenno-com/miscii-14b-1028. Модель с архитектурой Qwen2 и 14 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогов; заявленный контекст составляет 131 072 токена. Карточка приводит результаты оценок Open LLM Leaderboard: средний балл 40,08 в исходной таблице и 42,35 в таблице, обновлённой 15 февраля 2025 года. Указаны языковые теги для китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. За подробностями об использовании карточка отсылает к miscii-14b-1028.

MaziyarPanahi/Mistral-11B-Instruct-v0.2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и Mistral-11B-Instruct-v0.2 от perlthoughts. Для объединения использован метод SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и работает с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Она принимает текст и выдаёт текст; доступные сведения не указывают на специализацию по отдельным языкам или предметным областям. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/mistral-7b-v0.1-layla-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая текстовая модель, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Layla v1 методом SLERP с помощью MergeKit. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не сообщает о специализации на отдельных языках или предметных областях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/mistral-ft-optimized-1218-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mistral-ft-optimized-1218 методом SLERP. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы для генерации ответов и диалога. Модель предназначена для следования инструкциям, общения и генерации текста. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о специальных языковых возможностях или оценках качества.

MixtureofMerges-MoE-2x7b-v6 — языковая модель для генерации текста, созданная jsfs11 с помощью LazyMergekit путём объединения yam-peleg/Experiment26-7B и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Это модель семейства Mixtral с архитектурой Mixture of Experts (MoE), примерно 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в диалогах, ответах на запросы и рассуждениях. README приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 76,63 и результаты AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; это показывает оценивание модели, но не гарантирует аналогичного качества в прикладных сценариях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Vortex5/Moonlit-Shadow-12B — языковая модель, собранная автором репозитория методом Model Stock с помощью mergekit на основе mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 и десяти других моделей семейства Mistral-Nemo. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 12,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросам. Её можно использовать для составления текстов, ответов в чате и продолжения пользовательских запросов. В карточке указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

NeuralContext-7b-v2 — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Веса в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В объединении использованы Mistral-7B-Instruct-v0.2, NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и Kukedlc/MyModelsMerge-7b. Лицензия в предоставленных данных не указана.

OmniBeagleMBX-v3-7B — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/OmniBeagle-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3. В основе лежит плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых систем и других сценариев языковой генерации. В README указано, что веса объединены методом slerp с настройками для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.1 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.2, поэтому описание составлено по ней. 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.

openbuddy-mistral-7b-v13.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1. Разработчик репозитория — MaziyarPanahi; веса объединены методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции и диалоговые запросы. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и ограничения конкретного слияния в карточке не описаны; как и другие языковые модели, оно может ошибаться или выдавать неполные ответы.

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая методом SLERP чат-модель на архитектуре Mistral, созданная из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации ответов на запросы. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов может зависеть от формулировки запроса; как и другие языковые модели, она может генерировать фактические ошибки.

OpenPipe-7B-slerp — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с использованием возможностей объединённых исходных моделей. Модель принимает текст и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приводятся сравнительные оценки качества или подробности обучения после слияния.

bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v3 — объединённая диалоговая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода Model Stock. В основу слияния положена bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v2; также использованы bunnycore/Qwen-2.5-7b-rp-lora и Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; её можно использовать для общения и выполнения инструкций. Родительская модель описана как дообученная на ответы без отказов, что указывает на соответствующую ориентацию слияния. Нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат Safetensors; веса объединены в bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kaoeiri/Qwenwify2.5-32B-v4.71-ED — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием нескольких моделей семейства Qwen2.5 при помощи mergekit. В README указан метод DARE TIES и базовая модель Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct; в слияние также вошли модели, ориентированные на диалог, рассуждения, ролевые сценарии и японский язык. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 32 млрд параметров и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков, а также интерфейс для вызова инструментов. Она подходит для диалогов, генерации текста и сценариев ролевого общения; подробные сравнительные оценки качества в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

R1-Qwen2.5-7B-Instruct — дообученная pe-nlp разговорная языковая модель на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct, обученная на датасете Sky-T1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; она принимает текст и выдаёт текст. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и преобразования текста, а также сценариев с интерфейсом вызова инструментов. В карточке не приведены результаты оценки качества и подробные ограничения. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензирования репозитория и базовой модели.

SepKeyPro/SuperQwen2-7B-Chat — объединённая разговорная языковая модель на базе семейства Qwen2, созданная с помощью Mergekit. В состав слияния вошли Qwen/Qwen2-7B-Instruct, natong19/Qwen2-7B-Instruct-abliterated и cognitivecomputations/dolphin-2.9.2-qwen2-7b; метод слияния — model_stock, формат весов — bfloat16 в safetensors. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста. В карточке не описаны поддерживаемые языки и специальные предметные области. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Synthia-v3.0-11B — языковая модель общего назначения от Migtissera, созданная на архитектуре Llama и дообученная для следования инструкциям и ведения развёрнутых диалогов. В README указано, что обучение проводилось на наборе Synthia-v3.0, включающем около 10 тысяч высококачественных примеров, сгенерированных GPT-4-Turbo, и опиралось на принципы LIMA. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и продолжительных бесед. Её можно применять в диалоговых интерфейсах, для написания и объяснения материалов, а также для рассуждений в формате Tree of Thoughts и Chain of Thought. Размер модели — 10,6 млрд параметров, родной контекст — 4096 токенов; заявлена поддержка текстового ввода и вывода. Модель может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент. В README она названа uncensored, поэтому результаты требуют проверки и модерации. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment31Experiment29 — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и выдаёт текст. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment31Experiment29-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Triangulum-10B — инструкция-настроенная большая языковая модель от prithivMLmods для многоязычной генерации текста и диалоговых задач. Она основана на авторегрессионной архитектуре LLaMA; карточка описывает обучение с учителем и RLHF, а также использование синтетических данных с длинными цепочками рассуждений. В репозитории указаны 9,9 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации контента, ответов на вопросы, диалога, суммаризации, анализа текста и перевода. В метаданных перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. README также приводит запуск через Ollama, однако конкретное качество по языкам и задачам не подтверждено оценками. Лицензия указана как Llama 3.1; следует учитывать её условия использования.

Tulu V2 DPO 70B — диалоговая языковая модель-ассистент, разработанная AllenAI на основе Llama 2 70B. Модель дообучена на смеси публичных, синтетических и созданных людьми инструкций и диалогов, а затем выровнена методом Direct Preference Optimization (DPO) на данных UltraFeedback. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 68,7 млрд параметров; контекст — до 8192 токенов. Основной язык — английский. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев, где нужен универсальный текстовый помощник. В карточке она описана как сильная альтернатива Llama 2 70B Chat; для форматирования запросов рекомендуется использовать формат Llama 2 с завершающим переводом строки. Модель может выдавать проблемные ответы: на этапе выравнивания её не обучали безопасно отказывать и не применяли фильтрацию ответов во время работы. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk.

zephyr-7b-beta-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta методом SLERP. Веса имеют около 7,1 млрд параметров, формат репозитория — safetensors, нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Её можно использовать для чат-ботов, черновиков текстов, ответов на вопросы и кратких сводок. В README также перечислены отдельные варианты модели в форматах GPTQ и GGUF с разными уровнями квантизации для запуска на GPU или CPU и GPU. В метаданных указан английский язык. Качество ответов и фактическая точность могут различаться; для надёжных результатов требуется проверка человеком. Лицензия — Apache-2.0.

1PARAMMYL-8B-ModelStock — языковая чат-модель, созданная объединением моделей методом Model Stock с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, DreadPoor/Heart_Stolen-8B-Model_Stock и Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct; базовой моделью заявлена arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite. Метаданные описывают плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Указанное в метаданных нативное контекстное окно — 131072 токена; файлы представлены в формате safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 26,02, IFEval 53,71 и BBH 31,80. Метаданные указывают английский язык базовой модели. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по доступным сведениям определить нельзя.