III.2Исследование рынка и маркетинг

vishnukv/WestSeverusJaskier — объединённая автором модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из PetroGPT/WestSeverus-7B-DPO и bardsai/jaskier-7b-dpo-v6.1. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и генерации текста общего назначения. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard: среднее значение 75,67, включая показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; эти цифры сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. В метаданных указана лицензия MIT. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или подтверждённой поддержке конкретных естественных языков.

Whisper Large — мультиязычная модель распознавания речи OpenAI на базе Transformer encoder-decoder (sequence-to-sequence), опубликованная на Hugging Face в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax. Модель содержит около 905,2 млн параметров и обучена на 680 тыс. часов размеченных аудиоданных с использованием слабого контроля. Модель предназначена для транскрибации речи на языке исходного аудио и перевода речи на другой язык; в частности, поддерживает перевод речи на английский. Она рассчитана на широкий круг аудиозаписей и может обрабатывать длинные записи с помощью разбиения на фрагменты. Базовый режим рассчитан на аудиофрагменты до 30 секунд; для более длинных записей требуется чанкинг. Whisper Large хорошо обобщает на разные наборы данных, акценты, фоновые шумы и техническую лексику без дообучения. Возможны галлюцинации — появление слов, которых нет в записи, повторения и неодинаковая точность между языками, акцентами и группами говорящих; качество часто ниже для языков с малым объёмом обучающих данных. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

WiroAI/wiroai-turkish-llm-8b — турецкоязычная модель генерации текста, разработанная WiroAI на основе Meta Llama 3.1 8B Instruct. Это плотный decoder-only трансформер с 7,5 млрд параметров, дообученный методом SFT на более чем 500 тысячах турецких инструкций; для дообучения применялся LoRA, квантизация не использовалась. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации и редактирования текста, ответов на вопросы, суммаризации, анализа и преобразования контента, особенно с учетом турецкого языка, культуры и локального контекста. Карточка также заявляет поддержку других распространенных языков, но основное внимание уделено турецкому. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для важных решений ответы следует проверять; качество зависит от ясности инструкций, а развертывание требует оценки аппаратных ресурсов.

YamshadowInex12_Experiment28Strangemerges_32 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на базе языковой модели. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию, языки или результаты оценки качества, поэтому модель следует рассматривать как текстовую модель общего назначения. Качество и поведение конкретного слияния могут зависеть от запроса и требуют оценки для целевого применения.

YamshadowStrangemerges_32_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель на архитектуре Mistral, разработанная путём слияния automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ведения диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; её можно использовать для диалоговых интерфейсов и генерации текстовых ответов. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках и специальных предметных областях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель mt1234/1234456 — разговорная языковая модель, дообученная разработчиком mt1234 на базе unsloth/phi-4-unsloth-bnb-4bit с помощью Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где требуется получать текстовые ответы на текстовые запросы. Модель имеет плотную архитектуру класса LlamaForCausalLM и содержит 14,1 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 16 384 токена; в метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch, а для использования указана лицензия Apache-2.0.

Jebadiah/Aria-p1-sand-stone — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES на основе Jebadiah/Aria-Laylelemon-sand-stone с включением Jebadiah/Aria-flammen22x-stone-l3-8b. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса safetensors, а карточка указывает библиотеку Transformers. README не описывает специализированную предметную область или поддерживаемые языки. Карточка не сообщает результаты оценки качества и конкретные ограничения. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

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.

BeagleX-7B — слитая разговорная модель генерации текста, опубликованная пользователем shadowml. Она объединяет shadowml/WestBeagle-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3 методом slerp с помощью LazyMergekit. Модель построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания черновиков и продолжения текста. В репозитории указаны веса в формате safetensors; лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование на условиях лицензии, включая ограничения на коммерческое применение.

blockchainlabs_7B_merged_test2_4 — языковая модель, созданная Blockchain Labs слиянием моделей mlabonne/NeuralBeagle14-7B и udkai/Turdus с помощью mergekit и метода SLERP. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; её можно использовать для диалогов и генерации ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Blur-7b-slerp-v1.43 — диалоговая языковая модель, созданная liminerity слиянием весов через mergekit. В основе архитектура Mistral с плотной causal language model на 7,1 млрд параметров; в конфигурации указаны метод слияния SLERP и точность float16. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и работы с инструкциями. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её родительская модель заявлена как слияние трёх моделей Mistral для диалоговой генерации и следования инструкциям. Лицензия репозитория — Apache-2.0. В README не приведены конкретные языковые данные, поэтому языки использования не перечислены.

Blur-7b-slerp-v1.46 — языковая модель семейства Mistral, созданная объединением моделей liminerity/merge и bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6 методом SLERP с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка приводит результаты оценивания на бенчмарках рассуждений и понимания текста, но не описывает конкретные языки или специализированные области применения.

Canarim-7B — португалоязычная языковая модель, разработанная Майконом Домингешем. Она основана на LLaMA 2-7B и продолжила предварительное обучение на 16 млрд токенов из португалоязычной части CommonCrawl 2023-23; данные охватывают период до середины 2023 года. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру Llama и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации и понимания португальского текста. Её можно применять для создания контента, анализа тональности, классификации тем, извлечения сущностей и перевода, особенно в сценариях с примерами желаемого результата в запросе. Обучение проводилось только на задаче языкового моделирования: модель не дообучалась для следования инструкциям, поэтому для неё предпочтительны few-shot запросы, а качество zero-shot выполнения задач может быть ниже. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Llama 2 Community License.

CatMacaroni-Slerp — объединённая модель на основе архитектуры Mistral, созданная методом Slerp Merge из AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 и rishiraj/CatPPT-base. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель насчитывает 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и сценариев общения с языковой моделью. В README указано, что 20 декабря 2023 года она занимала первое место в OpenLLM Leaderboard среди моделей класса 7B; это заявление относится к указанной дате и не гарантирует текущего качества. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

KnutJaegersberg/Deita-32b — разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2 с 31,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов ассистента. В карточке приведён пример диалога в формате System/User/Assistant; модель также оценивалась на бенчмарках Open LLM Leaderboard. Модель принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. README приводит средний результат 72,16, включая 63,05 на AI2 Reasoning Challenge и 84,67 на HellaSwag; остальные результаты таблицы в доступном тексте не раскрыты. Лицензия указана как other, без конкретизации условий.

DoubleLlama3-8b-slerp — диалоговая языковая модель для генерации текста, созданная слиянием двух экземпляров Meta-Llama-3-8B-Instruct методом slerp с помощью LazyMergekit. Она предназначена для чата и формирования ассистентских ответов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указана поддержка английского языка. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Eclipse-13B — языковая модель Xenon1, представленная в карточке как Eclipse-7B. Это дообученная для следования инструкциям версия Mistral-7B-v0.1: в README указано обучение на Ultrafeedback с методами из работы Self-Rewarding Language Models. Архитектура в метаданных обозначена как Mixtral MoE, класс — MixtralForCausalLM; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. README описывает формат запросов с токенами [INST] и [/INST] и поддержку шаблона чата через apply_chat_template(). В метаданных указан английский язык, а веса доступны в форматах PyTorch и safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README и метаданные расходятся в названии и архитектурном описании: карточка говорит об Eclipse-7B на базе Mistral-7B-v0.1, а метаданные называют модель Eclipse-13B и указывают Mixtral MoE; поэтому архитектурные сведения следует трактовать с осторожностью.

ERNIE-4.5-21B-A3B-PT — текстовая MoE-модель Baidu для генерации и понимания языка в диалоговом режиме. Суффикс PT обозначает веса для PyTorch и Transformers; модель также можно запускать через vLLM. В README указаны 21 млрд параметров всего и около 3 млрд активных параметров на токен, а метаданные каталога содержат оценку 3,3 млрд параметров. Модель использует архитектуру ERNIE 4.5 MoE и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога на китайском и английском языках. Семейство ERNIE 4.5 обучалось на текстовых и визуальных данных, однако этот вариант в README обозначен как текстовый и не заявлен как модель для обработки изображений. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README указывает требования к версиям Transformers и vLLM для запуска; конкретные ограничения качества или известные слабые стороны этой версии не описаны.

beomi/EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-Llamafied — это адаптированная («llamafied») версия инструкционной языковой модели EXAONE 3.5 2.4B Instruct, разработанной LG AI Research и преобразованной пользователем beomi. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на основе инструкций и запросов пользователя. Модель содержит 2,4 млрд параметров, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и работает с английским и корейским языками. Она распространяется для использования через библиотеку Transformers; в метаданных также указана совместимость с форматом Llama и файлами safetensors. Версия ориентирована на сценарии, где требуется компактная инструкционная LLM с поддержкой длинного контекста. Модель подходит для диалоговых помощников, написания и продолжения текстов, ответов на вопросы, суммаризации и других задач генерации на английском и корейском языках. Ограничения связаны с тем, что это адаптированная версия исходной модели, поэтому совместимость, качество и поведение могут отличаться от оригинальной EXAONE-3.5-2.4B-Instruct. Модель распространяется по лицензии EXAONE, обозначенной в Hugging Face как other; перед использованием необходимо проверить её условия.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Inex12Experiment28 — объединённая текстовая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данные о специальных сценариях применения и поддерживаемых языках в карточке отсутствуют. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

flammen25-mistral-7B — созданная flammenai объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, полученная методом SLERP с помощью mergekit из flammenai/flammen24X-mistral-7B и nbeerbower/KawaiiMahou-mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая чатовые и ролевые диалоги. Базовая модель nbeerbower/KawaiiMahou-mistral-7B описана как дообученная на японских данных предпочтений; карточка данной модели не уточняет отдельные языковые характеристики результата. Лицензия — Apache-2.0.

djuna/G2-Noranum-27B — это объединённая с помощью SLERP модель генерации текста на базе Gemma 2, созданная из anthracite-org/magnum-v3-27b-kto и mergekit-community/GutenBerg_Nyxora_magnum-v4-27b. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям. Её можно использовать для ответов на вопросы, продолжения прозы и ведения беседы. Веса опубликованы в формате safetensors и рассчитаны на работу с Transformers. Сведений о лицензии в предоставленных данных нет.

Columbidae/gemma-2-4b-it-upscaled — разговорная языковая модель семейства Gemma 2, созданная слиянием предобученных моделей через mergekit методом Passthrough. В состав слияния вошла unsloth/gemma-2-2b-it; метаданные также указывают на неё как на базовую модель. Модель содержит 3,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на запросы, ведения беседы и создания текстовых черновиков. В карточке указана лицензия, однако доступные сведения её не раскрывают.

Gemma 3 1B IT QAT Unquantized — производная инструктивная модель Google на базе google/gemma-3-1b-it. Несмотря на упоминание QAT в названии, в метаданных указан формат safetensors и связь finetune; дополнительных сведений о квантовании этой версии нет. Модель предназначена для диалогов и генерации текста: она может отвечать на вопросы, составлять краткие пересказы, помогать с черновиками писем и другим текстом. В README семейство Gemma 3 описано как мультимодальное: оно принимает текст и изображения и выдаёт текст; заявлена поддержка более 140 языков и контекст до 128K токенов. Размер именно этой версии в доступных данных не указан. Компактные модели Gemma 3 рассчитаны в том числе на запуск на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Возможные ограничения включают фактические ошибки, предвзятость обучающих данных и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Модель распространяется по лицензии Gemma.

unsloth/gemma-3-270m-it-qat — облегчённая инструктивная модель семейства Gemma 3, опубликованная Unsloth и основанная на google/gemma-3-270m-it-qat-q4_0-unquantized. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 257 млн параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев. В метаданных указаны библиотека Transformers и контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, черновиков текстов, кратких пересказов и ответов на вопросы. README семейства Gemma 3 описывает поддержку более 140 языков и приём изображений, однако метаданные этой конкретной репозитории указывают текстовую архитектуру Gemma3ForCausalLM и задачу text-generation; поэтому визуальные возможности семейства нельзя уверенно приписать этой версии. Карточка заявляет, что Unsloth Dynamic 2.0 обеспечивает высокую точность квантования, но формат файлов репозитория указан как safetensors. Модель может ошибаться в фактах, хуже справляться со сложными или неоднозначными запросами и наследовать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать её условия.

GPT-5.2 Chat, также называемая Instant, — быстрая облегчённая модель семейства GPT-5.2, оптимизированная для диалогов с низкой задержкой и сохраняющая широкие интеллектуальные возможности. В описании упоминается адаптивное рассуждение, которое модель использует выборочно. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и широкого круга задач общего назначения. Доступный текст карточки обрывается, поэтому подробности о модальностях, языках, размере, контексте, лицензии и конкретных сценариях применения установить нельзя.

h2oai/h2ogpt-oasst1-512-12b — языковая модель H2O.ai на архитектуре GPT-NeoX с 15,4 млрд параметров. Она дообучена на наборе h2oai/openassistant_oasst1_h2ogpt_graded на основе EleutherAI/pythia-12b и предназначена для следования инструкциям и диалогового использования, например в чат-ботах. Модель принимает текст и генерирует текст; опубликована в формате PyTorch и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель можно применять для ответов на вопросы, диалогов и выполнения текстовых инструкций. В README приведены результаты проверки на задачах из lm-evaluation-harness. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое использование. Модель может выдавать неверные, бессвязные или нерелевантные ответы, а также предвзятый или оскорбительный контент; результаты следует проверять.

CaioXapelaum/Hermes-2-Pro-Llama-3.1-70B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная слиянием TIES через mergekit. В объединение вошли NousResearch/Meta-Llama-3.1-70B и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-70B; базой для слияния указана NousResearch/Llama-2-70b-hf. Модель содержит 68,7 млрд параметров и распространяется в формате safetensors; в карточке указан контекст 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для составления ответов, черновиков и продолжений текста. Метаданные указывают на библиотеку Transformers. Язык и специализация на конкретных предметных областях в карточке не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Human-Like-Qwen2.5-1.5B-Instruct — компактная языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная на основе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct и дообученная с помощью AutoTrain на Human-Like-DPO-Dataset. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Указаны языки китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и доступен по лицензии other; конкретные условия этой лицензии следует проверить перед использованием.

K2S3-Mistral-7b-v1.47 — языковая модель K2S3 для генерации текста, дообученная методом SFT на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с настройкой всех параметров. В обучении использовались alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca. Модель относится к плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,2 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения текстовых инструкций на английском языке. Она может быть полезна для создания диалоговых и инструкционных приложений, однако карточка не приводит оценок качества или специальных гарантий. Распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.