III.2Исследование рынка и маркетинг

Mystical-dare7-7b — языковая модель семейства Mistral, созданная mvpmaster путём слияния шести моделей с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы и других задач на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает и генерирует текст. В README и метаданных не указаны целевые языки или специализированные прикладные области. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Nebula-v2-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров семейства Mistral, опубликованная Weyaxi. Это дообученная версия mistralai/Mistral-7B-v0.1 на датасете Open-Platypus; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых приложениях и для ответов на запросы на английском языке. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. README также указывает на отдельный репозиторий с исходными LoRA-весами.

NeuralDaredevil-12b-32k — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, представленная в репозитории mvpmaster. По карточке, она создана с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/NeuralDaredevil-7B; метаданные классифицируют связь с этой моделью как дообучение. Модель содержит 12,3 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в сценариях с длинным контекстом. Базовая модель описана как диалоговая и DPO-дообученная; в карточке NeuralDaredevil-12b-32k дополнительных специализаций и языков не указано. Файлы представлены в формате safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

NeuralPipe-9B-Passthrough — слитая модель для генерации текста, созданная на основе OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit. В конфигурации passthrough использованы слои обеих моделей; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 8,9 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о языковом охвате.

next-32b-i1-GGUF — это набор квантизированных файлов в формате GGUF для языковой модели next-32b, разработанной thelamapi и дополнительно квантизированной mradermacher. Модель дообучалась на наборах данных FineTome-100k, CognitiveKernel-Pro-SFT, KAG-Thinker-training-dataset, ChatGPT-4o-Writing-Prompts, dolphin-r1 и Brief-Pro, поэтому предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений, аналитических и письменных задач. Модель имеет около 32 млрд параметров и относится к transformer-моделям с instruction-tuning. В README заявлена поддержка турецкого, английского, немецкого, испанского, французского, русского, китайского, японского и корейского языков. Указана только текстовая генерация; сведения о мультимодальности и размере контекстного окна отсутствуют. Доступны варианты квантизации от IQ1_S до Q6_K, различающиеся размером, скоростью и качеством; рекомендуются i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S как сбалансированные варианты, а низкоразрядные варианты могут заметно снижать качество. Модель подходит для локального запуска и многоязычных чат-сценариев, однако для работы с большинством вариантов требуется значительный объём памяти. Качество конкретной версии зависит от выбранной квантизации; некоторые варианты в README прямо отмечены как низкокачественные. Лицензия — MIT.

Nitral-Archive/NightWing3_Virtuoso-10B-v0.2 — языковая модель, созданная объединением моделей NightWing3-10B-v0.1 и Virtuoso-Lite-chatmlified-10B_r16-ep1. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; для взаимодействия используется формат ChatML с сообщениями system, user и assistant. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 9,9 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель рассчитана на Transformers. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверить в карточке модели и связанных компонентов.

MaziyarPanahi/openbuddy-mistral-7b-v13-base-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на базе архитектуры Mistral, полученная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13-base. Она предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают поддержку чата. В README описано слияние весов с использованием bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и специализированные прикладные области в предоставленных данных не определены.

phi-3.1-qlora-blend-dpo — объединённая модель на архитектуре Phi-3, созданная ndavidson с помощью mergekit и метода TIES. В состав слияния входят microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct и две модели ndavidson/phi-3.1-qlorablend-1 и ndavidson/phi-3.1-qlorablend-0; итоговая модель содержит 3,7 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Данные карточки не описывают отдельные специализированные области применения или языки, поэтому модель можно охарактеризовать как общего назначения.

MassivDash/Qwen3-4B-heretic — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen3, созданная на основе Qwen/Qwen3-4B-Base. По карточке, к модели применена abliteration — изменение весов, направленное на снижение частоты отказов: в приведённом тесте она отказала в 3 из 100 случаев против 95 из 100 у исходной модели. Это не оценка общей точности или безопасности. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3 и принимает текст для генерации текста и диалоговых ответов. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов. В README для базовой модели приведены сведения о поддержке более 100 языков, режимах рассуждения и обычного диалога; эти характеристики относятся к семейству Qwen3 и не сопровождаются отдельной оценкой для данного чекпойнта. Модель подходит для диалогов, генерации и преобразования текста, включая многоязычные сценарии. Снижение числа отказов может сделать её менее ограничительной, поэтому ответы на чувствительные запросы требуют проверки. Указана лицензия Apache-2.0.

IlyaGusev/saiga_mistral_7b_merged — объединённая версия модели семейства Mistral, предназначенная для генерации текста. По метаданным это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указано, что существуют версии GGUF и квантизации TheBloke, но данный репозиторий содержит веса PyTorch. Модель ориентирована на русскоязычные запросы; метаданные связывают её с русскоязычными наборами инструкций и диалогов. Её можно использовать для ответов на вопросы, диалогов и выполнения текстовых инструкций на русском языке. Лицензия — Apache-2.0. README не раскрывает, какие именно модели были объединены и как выполнялось слияние.

samantha-mistral-instruct-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель MaziyarPanahi, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и cognitivecomputations/samantha-mistral-instruct-7b методом SLERP. Это плотная авторегрессионная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; модель принимает текстовые инструкции и диалоговые запросы и генерирует текстовые ответы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на инструкции, вопросов и ответов и генерации текста в интерактивных сценариях. Репозиторий распространяется в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают поддержку чата; дополнительных специализированных задач карточка не заявляет.

Модель sfm_filtered_e2e_alignment-1k_2k_3k_4k_5k_weightedavg_merge — объединение предобученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit и метода Linear. В качестве базовой при слиянии использована контрольная точка global_step5000; также включены контрольные точки global_step1000, global_step2000, global_step3000 и global_step4000 из серии filtered_e2e_alignment. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-NeoX с 8,8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 16 384 токена. Модель распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Карточка не сообщает о специальных прикладных областях или языках, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия и конкретные ограничения качества в предоставленных данных не описаны.

CallComply/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0-128k — англоязычная диалоговая языковая модель, дообученная на базе upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 для одношаговых инструкций и бесед. Она построена на плотной архитектуре семейства Llama с 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в чат-сценариях. При дообучении использовались SFT и итеративная DPO на наборах Alpaca-GPT4, OpenOrca, Intel Orca DPO и UltraFeedback; карточка также описывает применение данных для математических задач. В метаданных указана лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Solstice-70b — объединённая автором tdot604 языковая модель для генерации текста и диалоговых ответов. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе tdot604/Hazy-Llama-70b с включением TheDrummer/Moist-Miqu-70B-v1.1; в конфигурации указаны веса 0,8 и 0,2 соответственно. Модель использует плотную архитектуру Llama с классом LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и работает с контекстом до 8192 токенов. Модель подходит для ведения диалогов и генерации текстовых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Transformers. В метаданных не указаны языки обучения или специализация на конкретной предметной области. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Starling-LM-11B-alpha-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Delcos/Starling-LM-11B-alpha методом 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. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_CalmeInex12 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/CalmeInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не сообщают о специализации по языкам или предметным областям.

MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Experiment28 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment24Experiment28-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные ограничения качества; возможности стоит оценивать на задачах конкретного приложения.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Inex12Strangemerges_30 — объединённая модель для генерации текста, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Inex12Strangemerges_30-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не описывают её специализацию по языкам или конкретным областям применения, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения.

Tess-XL-v1.0 — универсальная большая языковая модель из серии Tess, разработанной migtissera. Модель основана на Goliath-120B; в метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, 117,5 млрд параметров и контекст до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста общего назначения и диалогов, в том числе для развёрнутых ответов на вопросы и творческих задач. Карточка приводит формат общения с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT и примеры диалогов. В метаданных не заявлена специализация на конкретном языке или предметной области. Модель распространяется по лицензии Llama 2. Карточка указывает Goliath-120B как базу, но не описывает подробно обучение и ограничения; фактическое качество может зависеть от запроса и сценария применения.

GLM-Z1-Rumination-32B-0414-GGUF — это квантизированная версия языковой модели GLM-Z1-Rumination-32B-0414, разработанной командой THUDM. Сборку GGUF выполнил bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает китайский и английский языки; в README она описана как модель для глубокого исследовательского поиска, анализа информации и подготовки отчётов с использованием инструментов и браузерного взаимодействия. Модель имеет размер 32B параметров и поставляется в форматах GGUF с различными уровнями квантизации — от BF16 до Q4 и IQ4, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Рекомендуемые варианты включают Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q6_K_L; файлы имеют размер примерно от 19 до 66 ГБ. Доступен специальный формат prompt, включающий системные инструкции для исследовательских задач. Сведения о точной архитектуре, размере контекстного окна, мультимодальности, результатах оценки и ограничениях исходной модели в README не указаны. Лицензия — MIT.

TIES-Merging — объединённая диалоговая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная с помощью LazyMergekit. В слияние вошли Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, openchat/openchat-3.5-0106 и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1; применён метод TIES, итоговый формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом режиме. Она может быть полезна для общения, выполнения запросов на естественном языке и решения математических задач. Архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Модель Transcript_Summerizer разработана Sandeep Ganga и дообучена на базе google/pegasus-large для создания кратких структурированных пересказов стенограмм. Это трансформерная модель типа encoder-decoder с 366,8 млн параметров, принимающая текст и генерирующая текст; в карточке заявлена поддержка английского языка, а контекст составляет 1024 токена. Модель предназначена для суммирования стенограмм встреч, лекций, подкастов и интервью, а также длинных неструктурированных текстов. Она выделяет основные выводы, убирает слова-паразиты и старается сохранять смысловую связность. Лицензия — Apache 2.0. Результаты могут отражать смещения данных дообучения; при работе со сложными или длинными стенограммами возможна потеря деталей, а пересказы могут содержать ошибки или галлюцинации. Для важных решений, особенно медицинских и юридических, их следует проверять человеком.

Trurl 2 7B — дообученная Voicelab.AI версия Llama 2 для диалогов и генерации текста на польском и английском языках. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель с 6,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; репозиторий содержит веса PyTorch. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель предназначена для чат-ассистентов, ответов на вопросы и других задач генерации естественного языка. При использовании диалогового режима требуется формат беседы Llama 2 с соответствующими специальными токенами. Обучение проводилось на польских и английских диалоговых и инструкционных данных, включая наборы вопросов и ответов и разговоры из разных областей. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед внедрением рекомендуется тестирование и настройка безопасности под конкретное применение. Авторы заявляют коммерческое и исследовательское использование; конкретная лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель Cardiff NLP — дообученная версия cardiffnlp/twitter-roberta-base-dec2021 на наборе tweet_topic_single для классификации тем отдельных твитов. Она использует архитектуру RoBERTa с 151,8 млн параметров и принимает текст с контекстом до 514 токенов. В README приведены результаты на тестовой выборке test_2021: micro-F1 и accuracy около 0,895, macro-F1 около 0,801. Модель подходит для автоматической тематической разметки сообщений в Twitter и анализа их содержания. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/una-cybertron-7b-v2-bf16-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и fblgit/una-cybertron-7b-v2-bf16 методом SLERP; веса представлены в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и ведения диалога. Её можно использовать в чат-ботах и приложениях, которым нужны ответы на текстовые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных не указаны конкретные языки, поэтому нельзя определить, на какие языки она рассчитана. Лицензия — Apache-2.0.

WestLakeSeverusV2-DPO-7B-DARE-TA — объединённая модель для генерации текста на основе архитектуры Mistral. Разработчик объединил FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2 и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo методом dare_linear с помощью LazyMergekit; в конфигурации указаны веса 0,45 и 0,55, а также базовая модель mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

xDAN-SlimOrca — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, опубликованная Azazelle. Она создана методом Slerp merge из xDAN-L1-Chat-RL-v1 и mistral-7b-slimorcaboros; в конфигурации слияния базовой моделью указана mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и диалогового текста, сочетая свойства двух исходных моделей. В карточке приведены результаты оценок на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — CC BY 4.0.

YamshadowExperiment27pastiche-7B — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Это автоматическое объединение моделей, созданное Maxime Labonne; в конфигурации указаны YamShadow-7B и Experiment27Pastiche-7B, метод DARE-TIES. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_Experiment28Experiment26 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на базе архитектуры MistralForCausalLM. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Zenith-7B-dpo-v3 — разговорная языковая модель Xenon1 на 7,1 млрд параметров, созданная дообучением Mistral-7B-v0.1 на датасете UltraFeedback с применением методов из работы Self-Rewarding Language Models. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; для форматирования запросов используется шаблон Mistral с маркерами [INST] и [/INST]. Архитектура — плотный трансформер Mistral с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; поддерживаемый контекст — до 32 768 токенов. Модель работает с текстом и ориентирована прежде всего на английский язык. В карточке приведены результаты на ARC Challenge, HellaSwag, TruthfulQA и Winogrande. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.