III.2Исследование рынка и маркетинг

Wiedervereinigung-7b-dpo — немецко-английская чат-модель от Mayflower GmbH, созданная объединением четырёх моделей на базе Mistral и последующим DPO-обучением на немецком переводе набора SlimOrca DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в частности для ответов на вопросы, написания текстов и ролевых сценариев на немецком языке. В README приведён средний результат 7,1125 в бенчмарке mt-bench-de; оценки отдельных категорий показывают более низкие результаты в математике и программировании. Для обучения на немецких наборах данных авторы рекомендуют LLaMA-Factory. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Результаты бенчмарка указывают на ограничения в математике и программировании; качество следует оценивать для конкретного сценария.

bigheiniuJ/zephyr-7b-hindsight-full — диалоговая языковая модель, созданная дообучением alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full с помощью TRL. Она предназначена для генерации текста в формате чата и ответов на пользовательские запросы. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; формат весов — safetensors, библиотека — Transformers. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка демонстрирует генерацию ответа на вопрос в диалоговом формате. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и продолжения диалога. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BarraHome разработала zephyr-dpo-v2 — диалоговую модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель дообучена на основе BarraHome/zephyr-dpo-4bit с применением Unsloth и библиотеки TRL; в карточке указаны наборы данных truthy-dpo-v0.1 и ultrafeedback_binarized. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога и может использоваться для ответов на вопросы и ведения чата. Метаданные также относят её к классификации текста, однако карточка описывает модель как Mistral для диалоговой генерации. Указанные в README результаты Open LLM Leaderboard включают средний балл 59,99, 57,85 на AI2 Reasoning Challenge и 82,72 на HellaSwag. В метаданных указаны английский и испанский языки. Репозиторий содержит веса safetensors и размечен лицензией MIT; README при этом указывает Apache-2.0, поэтому условия лицензирования требуют сверки с актуальными файлами репозитория.

ShenaoZ/0.0001_ablation_4iters_bs256_iter_2 — дообученная версия ShenaoZ/0.0001_ablation_4iters_bs256_iter_1, разработанная ShenaoZ. Это плотная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель дообучена на наборах данных updated и original. Лицензия — MIT. Подробные сведения о целевых сценариях, оценке качества и ограничениях в карточке не приведены.

Модель ShenaoZ/0.0001_withdpo_3iters_bs256_511lr_iter_1 — диалоговая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Это дообученная версия HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta, обученная на наборе предпочтений HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized с использованием DPO. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога: ответов на вопросы и общения. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия MIT.

ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_iter_2 — дообученная разговорная языковая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоге и построена на базе ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_iter_1; обучение проводилось на обновлённом и исходном наборах данных. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — MIT. README не приводит подробностей о качестве, оценке или специальных ограничениях модели.

Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, разработанная ShenaoZ. Модель дообучена на обновлённом и исходном наборах данных поверх ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_sample2_iter_2 и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. Карточка не описывает конкретные области применения и результаты оценки качества; поведение и надёжность следует проверять на целевых задачах.

AfriqueGemma-12B-i1-GGUF — это квантованное представление мультимодальной модели AfriqueGemma-12B, разработанной McGill-NLP и подготовленной в формате GGUF пользователем mradermacher. Модель относится к семейству Gemma 3 и предназначена для работы с текстом и изображениями, включая сценарии image-text-to-text. Модель содержит около 12 миллиардов параметров и ориентирована прежде всего на многоязычные задачи с фокусом на африканские языки. В README заявлена поддержка африкаанс, амхарского, арабского, английского, французского, хауса, игбо, малагасийского, чичева, оромо, португальского, киньяруанда, шона, сомалийского, сесото, суахили, тигринья, тсвана, коса, йоруба и зулу. Возможные применения включают генерацию и анализ текста, многоязычный диалог, а также обработку запросов, содержащих изображения. Преимущество этой версии — возможность запускать модель локально через совместимые инструменты для GGUF с выбором квантования под доступные ресурсы. Доступны варианты от очень компактных IQ1 до более качественных Q6_K; низкобитные варианты экономят память, но могут заметно снижать качество, тогда как i1-Q4_K_M указана как быстрая и рекомендуемая конфигурация. Размер контекста и точные характеристики архитектуры в README не указаны. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0.

Akshara-2B-Hindi — языковая модель компании SVECTOR CORPORATION для работы с текстом на хинди и английском языках. Она построена на архитектуре AksharaForCausalLM и предназначена для перевода, понимания и генерации текста. Модель содержит 2,5 млрд параметров и обрабатывает контекст длиной до 8192 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors; README также указывает на использование float16. Модель поддерживает чатовый режим и может применяться для перевода между хинди и английским, а также для генерации текста на этих языках. Модель выпущена под лицензией MIT. Ограничения: она оптимизирована прежде всего для хинди и английского, а максимальная длина контекста составляет 8192 токена.

ewqr2130/alignment-handbook-zephyr-7b-sft-full-dpo-5e7-cont2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, опубликованная пользователем ewqr2130. Название и карточка указывают на продолжение обучения Zephyr 7B с применением supervised fine-tuning и Direct Preference Optimization; в README упомянуто 7 тысяч шагов обучения. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: ответов на вопросы и поддержания переписки. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или языках обучения и не приводит оценок качества. Возможны типичные для генеративной языковой модели ошибки и выдуманные сведения; качество на конкретных задачах следует проверять отдельно.

Это GGUF-квантизированная версия текстовой генеративной модели Q3-30B-A3B-Designant, разработанной allura-org и преобразованной bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, прежде всего для диалоговых сценариев, ролевого общения и следования инструкциям. В обучении или дообучении заявлено использование наборов данных, связанных с диалогами, персонажами, прозой, рассуждениями, физическим и медицинским анализом, а также instruction following и DPO. Модель доступна в формате GGUF с вариантами квантизации от bf16 и Q8_0 до Q3 и IQ4. Размер файлов зависит от варианта и составляет примерно от 16 до 61 ГБ. Для работы указаны LM Studio, llama.cpp и другие совместимые проекты. Рекомендуемый шаблон запросов использует специальные маркеры ролей <|im_start|> и <|im_end|>. Сведения о поддерживаемых языках, длине контекста, мультимодальности и точной архитектуре в README не приведены; по представленным данным это текстовая, а не мультимодальная модель. Сильной стороной являются различные уровни квантизации, позволяющие выбирать между качеством и требованиями к памяти; варианты Q5 и Q6 описаны как высококачественные, а Q3 — как пригодные для систем с ограниченным объёмом оперативной памяти. К ограничениям относятся возможная потеря качества при более агрессивной квантизации и отсутствие в README сведений о лицензии, поэтому условия использования необходимо уточнять на странице исходной модели и соответствующих наборов данных.

BeagleNuBuRPInfinWestLakev2-IreneRP-Neural-7B-slerp — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная Smuggling1710 с помощью LazyMergekit. Модель объединяет методом SLERP веса Smuggling1710/BuRPInfinWestLakev2-IreneRP-Neural-7B-slerp и mlabonne/NeuralBeagle14-7B; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В качестве базовой составляющей NeuralBeagle14-7B описана как модель Mistral для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации; эти задачи могут быть полезны и для объединённой модели, но отдельные показатели качества для неё не приведены. Данные о поддерживаемых языках отсутствуют. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных источниках не указана.

Beetle-FineWeb2-24B/beetle-bilingual-l2-80-late-b5-fineweb-pol-eng — языковая модель для генерации текста на базе архитектуры pico_decoder, доступная через библиотеку Transformers. По идентификатору модели она относится к семейству Beetle-FineWeb2-24B и ориентирована на двуязычные польско-английские сценарии; размер модели обозначен как 24B параметров. Модель предназначена для продолжения текста, генерации ответов, черновиков и другого текстового контента. В предоставленном README отсутствуют сведения о разработчиках, точной архитектуре, длине контекста, обучающих данных, результатах оценки, ограничениях применения и лицензии, поэтому эти характеристики нельзя надёжно уточнить.

BLOSSOM-v3-baichuan2-7b — диалоговая языковая модель, разработанная на основе Baichuan2-7B-Base и дообученная методом instruction fine-tuning на смешанных наборах Blossom Orca, Wizard, Chat и Math. Обучение проходило в два этапа: сначала на одноходовых инструкциях Orca и Wizard, затем на данных математических рассуждений и многоходовых диалогов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге, следования инструкциям, понимания контекста беседы и решения математических задач. Она принимает текст и выдаёт текст; README показывает шаблон общения на китайском языке, а метаданные указывают поддержку китайского и английского. Архитектура — плотная Baichuan, 7 млрд параметров, контекст до 4096 токенов. Модель доступна под лицензией Apache-2.0. Для многоходового общения требуется соблюдать указанный в README формат диалога и завершать ответы Bot токеном </s>.

ChickaQ-Large — языковая модель с открытыми весами из семейства ChickaQ, созданная слиянием моделей методом TIES при помощи mergekit. В слиянии использованы vilm/Quyen-Mini-v0.1 и Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat; в конфигурации базовой указана Quyen-Mini-v0.1. Модель построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 1,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Метаданные не указывают специализацию на конкретной предметной области или язык. Лицензия и отдельные ограничения применения в предоставленных материалах не описаны.

ChaoticNeutrals/Domain-Fusion-L3-8B — разговорная языковая модель семейства Llama, созданная слиянием моделей методом SLERP через mergekit. В конфигурации объединены Hathor_Variant-X и T-900xBioLLM; для внимания и MLP заданы отдельные параметры слияния. Модель содержит 7,5 млрд параметров, построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Контекстное окно — 8192 токена. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования по доступным данным определить нельзя.

jaspionjader/dp-3-8b — объединённая автором модель для генерации текста и диалога. Она создана из предварительно обученных моделей jaspionjader/f-9-8b и jaspionjader/dp-2-8b с помощью mergekit методом SLERP. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; в метаданных указана поддержка диалогового режима. Для загрузки доступны веса Safetensors, а библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка не приводит оценок качества или специальных областей применения, поэтому модель уместно описывать как средство общего назначения для генерации текста и диалога. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ClaudioItaly/Eutopia — плотная языковая модель семейства Llama для генерации текста. Она создана автором репозитория с помощью mergekit: объединены предварительно обученные модели Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2 и Undi95/Utopia-13B методом SLERP с использованием отдельных диапазонов слоёв. В репозитории представлены веса в формате safetensors; размер модели — 8,6 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Карточка не приводит отдельных сведений о специализации, поддерживаемых языках или оценках качества. Лицензия в доступных данных не указана.

jaspionjader/fr-14-8b — разговорная языковая модель, созданная автором репозитория слиянием предварительно обученных моделей jaspionjader/fr-13-8b и jaspionjader/Kosmos-EVAA-Franken-v38-8B методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель принимает текст и выдаёт текст, а её контекст составляет до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, для работы указана библиотека Transformers. Данных о специализированной предметной области и конкретных языках в использованных источниках нет. Лицензия не указана в доступных данных.

jaspionjader/fr-8-8b — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом SLERP с помощью mergekit. В слиянии участвовали jaspionjader/fct-14-8b и jaspionjader/fr-7-8b; в конфигурации базовой указана jaspionjader/fr-7-8b. Модель содержит 7,5 млрд параметров и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: например, для ответов на вопросы, написания текстов и работы чат-бота. Она принимает текст и выдаёт текст. Данные не уточняют специализацию по предметным областям или поддерживаемые естественные языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это чат-модель для генерации текста, дообученная автором cloudyu на основе google/gemma-7b. Обучение выполнено на наборе c-s-ale/alpaca-gpt4-data-zh; модель принимает инструкцию и необязательный ввод, затем генерирует ответ по шаблону instruction/input/output. Модель построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM и содержит 8,2 млрд параметров. Она рассчитана на диалог и выполнение инструкций на китайском и английском языках, с контекстом до 8192 токенов. Доступные веса представлены в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий без соблюдения её условий. Качество ответов зависит от области запроса и данных дообучения; карточка не приводит результатов оценки или дополнительных мер защиты.

Index-Translate-9B — мультиязычная модель перевода на 9 млрд параметров из семейства Index-Translate, разработанная на базе Qwen3.5. Она предназначена для перевода текста между 150 языками и учитывает инструкции о терминологии, стиле, контексте, структуре и длине результата. Модель также поддерживает перевод текста на изображениях без внешнего OCR с помощью визуальных энкодеров mmproj. Модель умеет строго сохранять глоссарии, формат JSON, CSV и Markdown, блоки кода и переменные-заполнители, а также адаптировать тон и интерпретировать мемы, разговорные выражения и культурные отсылки. В техническом отчёте приведены результаты на тестах перевода и следования инструкциям, включая FLORES COMET-22 0,8789 и instTrans IFscore 0,8209. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Для перевода изображений требуется совместимый визуальный энкодер mmproj; языковой охват описан в техническом отчёте, но перечень языков в предоставленной карточке отсутствует. Результаты зависят от направления перевода и типа текста; показатели бенчмарков отражают конкретные тестовые наборы и условия оценки.

Instrumentality-2-MN-12B-RP — плотная языковая модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, созданная Aleteian слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода breadcrumbs_ties. В качестве базовой использована Aleteian/base-ground-2; также в слияние вошли DavidAU/MN-GRAND-Gutenberg-Lyra4-Lyra-12B-DARKNESS и elinas/Chronos-Gold-12B-1.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, использует шаблон чата ChatML и поддерживает контекст до 1 024 000 токенов по метаданным. Модель доступна в формате safetensors, в README указан тип данных bfloat16. Она рассчитана на текстовый ввод и генерацию текста. Карточка не приводит сведения о языковой специализации, качестве на конкретных тестах или сценариях, поэтому их нельзя определить по имеющимся данным. Условия лицензии в предоставленных источниках не приведены.

QuantFactory/jais-adapted-7b-chat-GGUF — квантизированная версия диалоговой модели Jais-adapted-7b-chat, созданная с помощью llama.cpp на основе модели inceptionai/jais-adapted-7b-chat. Семейство Jais разработано компаниями Inception и Cerebras Systems и ориентировано прежде всего на обработку арабского языка при сохранении сильных возможностей для английского языка. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая ответы на инструкции, работу с арабскими и англоязычными запросами и создание двуязычных текстов. Это авторегрессионная языковая модель с архитектурой Transformer decoder-only, построенная на базе Llama 2. Размер составляет 7B параметров, максимальная длина контекста — 4096 токенов. Модель работает только с текстом; заявленные языки — арабский, включая Modern Standard Arabic, и английский. Семейство обучалось на данных на арабском и английском языках, а также на коде. Сильной стороной модели является специализация на арабском языке в сочетании с поддержкой английского и диалоговой настройкой. Квантизация в формате GGUF может снизить требования к памяти и упростить локальный запуск, однако README не содержит сведений о конкретном варианте квантизации, производительности или результатах бенчмарков; квантизация также может влиять на качество генерации. Условия использования — лицензия Apache 2.0.

JDBMG/Jericho_v1 — объединённая причинно-языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована mistralai/Mistral-7B-v0.1, в объединение также вошли YamshadowExperiment28-7B, Calme-7B-Instruct-v0.9 и Mistral-7B-Merge-14-v0.5. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые и другие сценарии продолжения текста. Она основана на нескольких предварительно обученных моделях Mistral; отдельные сценарии и языки применения в карточке не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Koala 13B — диалоговая языковая модель, разработанная в Berkeley и опубликованная TheBloke в формате Hugging Face. Репозиторий содержит веса, полученные объединением delta-весов Koala с исходной Llama 13B, а затем преобразованные в формат Hugging Face. Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM с 12,9 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе ответов на вопросы. В карточке указаны наборы данных ShareGPT52K и HC3. Репозиторий распространяется по лицензии с обозначением «other»; конкретные условия следует проверять в сопроводительных материалах модели и исходной лицензии Llama. Это версия в формате PyTorch для Transformers, без заявленных мультимодальных входов.

Kosmos-8B-v1 — языковая модель Khetterman, созданная слиянием 14 моделей с помощью mergekit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, чатов и творческих ролевых диалогов; в метаданных указана поддержка английского и русского языков. Нативная длина контекста — 8192 токена. Модель объединяет варианты Llama 3 и Llama 3.1, в том числе русскоязычную Saiga и модели для творческого общения. Доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

L3.1-70b-Ginny — языковая модель для диалогов и генерации текста, созданная KaraKaraWarehouse путём слияния четырёх моделей на базе Llama 3.1 70B с помощью LazyMergekit. В состав слияния вошли NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B, Fizzarolli/L3.1-70b-glitz-v0.2, cyberagent/Llama-3.1-70B-Japanese-Instruct-2407 и Sao10K/L3-70B-Euryale-v2.1. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; автор отмечает улучшение возможностей на японском языке и способность переводить при подходящей инструкции. Для общения рекомендуется формат L3 Instruct. По наблюдениям автора, ответы могут быть многословными, и снижение температуры помогает сделать их короче. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

L3.1-Artemis-dcd-12B — слитая языковая модель на архитектуре Llama, созданная сообществом mergekit-community методом passthrough из моделей L3.1-Artemis-c-8B и L3.1-Artemis-d-8B. В конфигурации использованы последовательные диапазоны слоёв обеих исходных моделей; веса опубликованы в формате safetensors и предназначены для работы через Transformers. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Данных о специализированной предметной области или поддерживаемых естественных языках в карточке нет. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

LINCE-ZERO — испаноязычная инструкционная языковая модель Clibrain для генерации текста и выполнения запросов на естественном языке. Это декодерная авторегрессионная модель архитектуры Falcon, дообученная на 80 тысячах примеров из закрытого набора, созданного по образцу Alpaca и Dolly. В README указано 7 млрд параметров, тогда как метаданные Hugging Face указывают 10,9 млрд; размер модели в источниках расходится. Модель предназначена для прямого использования в виртуальных ассистентах, генерации контента и других общих задачах на испанском языке. Среди поддерживаемых сценариев также заявлены классификация текста и токенов, ответы на вопросы и генерация текста. Она использует библиотеку Transformers и опубликована под лицензией Apache 2.0. Качество модели оценено не полностью: авторы сообщают, что результаты оценки будут опубликованы позднее. Возможны галлюцинации, токсичные высказывания и стереотипы; ответы следует проверять. README не рекомендует применять модель в production без предварительной оценки рисков и мер по их снижению.