III.2Исследование рынка и маркетинг

Sonya-7B — плотная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная SanjiWatsuki слиянием пяти моделей: xDAN-L1-Chat-RL-v1, Stealth v1.2, piano-medley-7b, Noromaid-7B-v0.2 и NSFW_DPO_vmgb-7b. Дополнительного обучения после слияния не проводилось. Модель предназначена для генерации текста общего назначения, диалогов, творческого письма и ролевых сценариев; для неё рекомендован шаблон Alpaca. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 8192 токенов. В README приведены высокие результаты на MT-Bench, но автор отмечает, что у модели бывают необычные ответы и её качество следует оценивать с учётом размера 7B. Лицензия — CC BY 4.0.

Vivian12300/sparse_ft_en_sw — дообученная модель на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, созданная с помощью Transformers и сохранённая в формате safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалогов; карточка указывает обучение на наборе данных generator, но не описывает специализированные сценарии или результаты оценки. Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Базовая Llama 3.1 8B Instruct рассчитана на многоязычные диалоги и генерацию текста; конкретные языки, на которых дообученная модель работает лучше всего, не уточнены. Доступны чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Llama 3.1.

Sparsetral-16x7B-v2 — разговорная языковая модель семейства Sparsetral, представленная serpdotai. Это модель типа mixture-of-experts на архитектуре MistralForCausalLM: из 16 экспертов для обработки токена выбираются 4. По метаданным, в репозитории 7,1 млрд параметров, контекст составляет 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев общего назначения на английском языке. В README описано дообучение с помощью QLoRA и адаптеров и маршрутизаторов MoE на датасете OpenHermes-2.5; приведён шаблон диалога с ролями system, user и assistant. Разработчик указывает, что для ускоренного инференса существует форк vLLM с поддержкой Sparsetral. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README сообщает о последовательностях обучения длиной 4096 токенов, поэтому эта настройка обучения короче указанного в метаданных контекста в 32 768 токенов.

Модель utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_large_1024_v2 — дообученный трансформер T5 для машинного перевода между русским, китайским и английским языками. Она поддерживает все шесть направлений перевода между этими языками; язык назначения задаётся префиксом «translate to :», а исходный язык можно не указывать, в том числе если текст смешанный. Модель содержит 419 млн параметров и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Версия обучена на более шумных данных с функцией снижения шума. Помимо перевода, модель может восстанавливать отсутствующую пунктуацию, что полезно для текстов после распознавания речи, а также переводить небольшие Markdown-файлы с сохранением разметки и HTML-тегов. Карточка не приводит результатов оценки качества, поэтому точность перевода для конкретных тематик и длинных текстов по ней определить нельзя.

TigerBot 13B Chat v6 — диалоговая языковая модель семейства Llama от TigerResearch, предназначенная для генерации текста в формате чата. Модель содержит 13 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на китайском и английском языках. Веса представлены в формате safetensors; для использования в README приведены варианты запуска через Transformers и код TigerBot. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает конкретных ограничений качества или результатов оценки.

Trigonotis — разговорная языковая модель серии v3.1 от NLPark, представленная как ранняя предварительная версия. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 69,5 млрд параметров, обученная методом SFT. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на китайском и английском языках. Модель использует контекст длиной до 131 072 токенов и распространяется в формате Safetensors через Transformers. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий.

SzilviaB/Triple-SOLAR-2x10.7b-truthy-dpo-SKEWED — разговорная языковая модель для генерации текста, полученная слиянием через TIES с помощью mergekit. В конфигурации трижды использована модель macadeliccc/SOLAR-2x10.7b-truthy-dpo с разными параметрами плотности и весами; результат сохранён в формате float16. Архитектура Mixtral с MoE-компонентами, размер — 10,6 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации ответов и продолжения текста. Карточка и метаданные не уточняют языковую специализацию или отдельные прикладные области. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Ultravox v0.7 GLM 4.6 — мультимодальная речевая языковая модель от Ultravox.ai. Она объединяет языковую модель GLM 4.6 с речевым энкодером whisper-large-v3-turbo: принимает речь и текстовый контекст, после чего формирует текстовый ответ. Модель предназначена для распознавания речи, понимания аудио, ответов на вопросы по аудиозаписям и перевода речи. В README сообщается о тестировании на BigBenchAudio, VoiceBench, CoVoST 2 и LibriSpeech; в частности, приведены результаты для аудио-рассуждений, речевого перевода и распознавания. Метаданные указывают архитектуру Ultravox и формат safetensors. Версия v0.7 построена на GLM 4.6; README также описывает обучение на смеси наборов для ASR, речевого перевода и аудио с шумом. Модель принимает аудио вместе с текстом, например текстовую системную инструкцию и голосовое сообщение, и выдаёт текст. В карточке заявлена поддержка многозадачных сценариев работы с речью, однако точные ограничения по языкам и размеру контекста не приведены. Лицензия — MIT. README указывает, что использование собственных системных инструкций учитывалось при оценке; результаты тестов сами по себе не гарантируют качество на других данных.

Vikhr-Llama-3.2-1B-Instruct — компактная инструктивная языковая модель команды Vikhr, дообученная методом SFT на 150 тысячах синтетических инструкций из русскоязычного набора GrandMaster-PRO-MAX. Она основана на Meta Llama 3.2 1B Instruct, имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 1,2 млрд параметров. Модель предназначена для диалога и выполнения текстовых инструкций на русском языке; в метаданных также отмечена поддержка английского. Её можно применять для ответов на вопросы, создания и краткого изложения текстов. Интерфейс поддерживает чат и вызов инструментов. Модель рассчитана на запуск в условиях ограниченных ресурсов, включая слабые и мобильные устройства; авторы заявляют эффективность в пять раз выше базовой модели и размер до 3 ГБ. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Доступен формат Safetensors, а README ссылается на отдельную версию GGUF. Лицензия — Llama 3.2. Пример в карточке показывает ошибки и неточности в сгенерированном тексте, поэтому ответы могут требовать проверки; заявленная эффективность не сопровождается методикой измерения.

vicgalle/zephyr-7b-truthy — диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral, представленная в формате safetensors и содержащая 7,1 млрд параметров. Метаданные связывают её с набором данных jondurbin/truthy-dpo-v0.1; название репозитория и этот датасет указывают на дообучение, однако README не описывает методику обучения. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и может использоваться в чат-сценариях. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. README приводит результаты Open LLM Leaderboard: средний балл 61,93, AI2 Reasoning Challenge — 60,75, HellaSwag — 84,64; этих оценок недостаточно, чтобы судить о качестве во всех задачах. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. README не уточняет поддерживаемые языки или специальные ограничения применения.

Модель ShenaoZ/0.001_ablation_5iters_bs256_iter_3 — дообученная версия ShenaoZ/0.001_ablation_5iters_bs256_iter_2 на обновлённом и исходном наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое общение. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализированные сценарии, качество генерации или результаты оценки модели. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT.

Это дообученная методом DPO модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; в качестве обучающих данных использован набор HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не приводит результатов оценки или дополнительных сведений о рекомендуемых сценариях и ограничениях; языковая ориентация и качество ответов отдельно не подтверждены.

Это разговорная модель для генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель создана дообучением ShenaoZ/0.001_withdpo_4iters_bs256_531lr_iter_2 на наборах данных updated и original; в метаданных указана поддержка чата. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель подходит для диалоговой генерации текста и ответов в чат-сценариях. Она распространяется по лицензии MIT. README не приводит оценок качества или подробностей обучения, поэтому ожидаемые результаты для конкретных задач не подтверждены.

MindsAndCompany разработала agiin-13.6B-v0.1 — разговорную языковую модель на архитектуре Mistral с 13,7 млрд параметров. В карточке указано, что модель создана на основе Mistral, а при обучении использовался датасет Intel/orca_dpo_pairs и метод DPO; архитектура описана как 62 слоя. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на запросы и ведение беседы. Заявление автора о новой архитектуре, не требующей предварительного обучения, приведено в карточке, но подробности не раскрыты. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык и контекст до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения и не приводит оценки качества; модель опубликована как версия 0.1.

Aitana-7B-S-base-1.0-i1-GGUF — это GGUF-квантизация базовой языковой модели Aitana-7B-S-base, разработанной GPLSI и квантизированной mradermacher. Модель предназначена для генерации текста и работы с текстовыми задачами на каталанском, валенсийском, испанском и английском языках. В качестве обучающих данных указаны наборы alia_dogv, alia_les_corts, alia_amic, alia_boua и alia_tourism. Модель относится к классу 7B, однако точная архитектура и размер контекстного окна в README не указаны. Доступно множество вариантов GGUF-квантизации с разным соотношением размера, скорости и качества; рекомендуются варианты i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S, а IQ-квантизации могут быть предпочтительнее сопоставимых по размеру вариантов. Сильной стороной является возможность локального запуска в формате GGUF, ограничением — потенциальная потеря качества при низких уровнях квантизации и отсутствие сведений о специализированном instruction-tuning. Лицензия — Apache-2.0.

Atlantum-12B-v1 — объединённая языковая модель от GalrionSoftworks, созданная с помощью LazyMergekit из invisietch/Atlantis-v0.1-12B и anthracite-org/magnum-12b-v2. Веса объединены методом TIES с нормализацией; архитектура — плотная Mistral, размер — 12,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и чат-диалогов. В состав входит Atlantis-v0.1-12B, описанная как модель для ролевых диалогов и написания историй. Длина контекста в метаданных указана как 1 024 000 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, а конфигурация слияния задаёт тип данных bfloat16. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных материалах не описаны.

BLOSSOM-v2-baichuan-13b — диалоговая языковая модель, разработанная на основе Baichuan-13B и дообученная методом instruction tuning на смешанных наборах Blossom, Wizard и Dolphin. Обучение проходило в два этапа: сначала на одноходовых инструкциях Wizard и Dolphin, затем на многоходовых диалогах Blossom Chat и примерах по математике Blossom Math. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге, выполнения инструкций и решения математических вопросов. Это плотная авторегрессионная архитектура Baichuan с 12,9 млрд параметров; метаданные указывают поддержку китайского и английского языков. README задаёт формат продолжения диалога с ролями Human и Bot, а для многоходового общения требует завершать ответы Bot токеном </s>. Репозиторий содержит веса PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества и длина контекста, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

calme-3.3-baguette-3b — языковая модель MaziyarPanahi, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-3B для диалогов и генерации текста на французском и английском языках. Она использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 3,1 млрд параметров; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель работает с шаблоном диалога ChatML и доступна в формате safetensors. Модель предназначена для ответов на вопросы и выполнения инструкций в общих сценариях на французском и английском языках. В карточке также указаны датасеты с французскими инструкциями и юридическими диалогами, однако специализированное юридическое качество не заявлено. Автор предупреждает, что небольшая модель может хуже справляться с некоторыми запросами и быть чувствительной к гиперпараметрам; при использовании важны проверка ответов и человеческий контроль. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в репозитории.

Карточка модели fengtc/Chinese-Llama-2-7b на Hugging Face совпадает с карточкой LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b, поэтому описание составлено по ней. Chinese Llama 2 7B — китайская версия модели Llama 2, представленная авторами проекта LinkSoul. Это плотная причинно-языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,6 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Карточка описывает дообучение на наборе инструкций SFT на китайском и английском языках объёмом 10 млн примеров и формат ввода, совместимый с llama-2-chat. Модель предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций на китайском и английском языках. Заявлены веса PyTorch и лицензия Apache-2.0; метаданные Hub указывают OpenRAIL, поэтому условия лицензирования следует сверить с файлами репозитория перед использованием. Длина контекста составляет 2048 токенов. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

Clytemnestra — разговорная языковая модель cowboyuniverse для генерации текста. Модель дообучена на базе unsloth/phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit; в метаданных указаны архитектура Mistral, 3,7 млрд параметров и контекст до 16 384 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста на английском языке. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

Einstein-v3-7B — дообученная модель для генерации текста, основанная на Mistral-7B-v0.1 и опубликованная пользователем Weyaxi. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. В метаданных указана возможность диалогового применения; README сообщает о дообучении через Axolotl 0.4.0 и приводит результаты оценки, включая Loss 0,5059, 62,29 на AI2 Reasoning Challenge и 83,01 на HellaSwag. Модель может применяться для генерации текста и диалоговых ответов. README не описывает назначение дообучения, обучающие данные или ограничения, поэтому результаты оценки не позволяют судить о качестве в конкретных пользовательских сценариях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ssmits/Falcon2-8B-Romanian — объединённая языковая модель семейства Falcon, созданная методом passthrough с помощью mergekit на основе ssmits/Falcon2-5.5B-Romanian. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения на румынском языке; также подходит для ответов на вопросы и задач классификации текста. Модель использует плотную архитектуру FalconForCausalLM, содержит 11,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или известных ограничениях качества.

YeungNLP/firefly-chatglm2-6b — дообученная в проекте Firefly модель ChatGLM2 для диалогов. При обучении использован формат организации данных для многоходового общения, близкий к официальному формату ChatGLM2. В обучающую выборку вошли более миллиона диалогов, включая данные moss и 20 тысяч примеров по школьной математике. Модель содержит 7,8 млрд параметров, использует плотную архитектуру ChatGLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для одно- и многоходовых текстовых диалогов. В репозитории указаны веса PyTorch. Лицензия в доступных данных не приведена.

ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v5-2-soup — объединённая модель на архитектуре Gemma 4, созданная методом Linear с помощью mergekit из двух чекпойнтов: ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v5-2 и ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v5-2-seed1337. Модель предназначена для диалогов с текстом и изображениями: принимает текстовые запросы и изображения, выдаёт текстовые ответы. Карточка описывает способ объединения весов, но не уточняет языки, размер модели или длину контекста. В метаданных указаны библиотека Transformers, формат safetensors и возможности чата и работы с изображениями. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nano Banana Pro — модель Google для генерации и редактирования изображений на основе Gemini 3 Pro. Она предназначена для создания изображений по текстовым запросам и изменения существующих изображений с использованием мультимодального рассуждения и привязки к реальному миру.

Helide Beta R0 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком inflatebot с помощью mergekit. Она объединяет Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2 и Fizzarolli/L3-8b-Rosier-v1 методом SLERP и предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и выдаёт текст; контекст составляет до 8192 токенов. Базовые модели ориентированы на английские ролевые диалоги, написание историй и выполнение инструкций. В карточке не описаны специальные ограничения или результаты оценки качества. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

MotherEarth/Hermes-Storm-Climate-Sauerkraut-abliterated — объединённая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit линейным слиянием трёх моделей: MotherEarth/Hermes-Storm-Climate-lorablated, MotherEarth/MotherEarth-Proverbs-1.0-8B и VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct. Модель построена на архитектуре Llama с плотной причинной языковой сетью, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текстовые запросы, генерируя текст в формате диалога. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. В состав слияния входят модели, связанные с генерацией на немецком и английском языках, а также модель Proverbs; карточка не описывает отдельные гарантированные сценарии или сравнительные показатели качества. Весовые файлы представлены в формате safetensors, тип данных при слиянии — bfloat16. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

JackRussell — слитая языковая модель семейства Mistral, созданная сообществом mergekit из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. При слиянии методом passthrough использованы слои 0–31 первой модели и слои 24–31 второй; модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 8,9 млрд параметров и контекстное окно до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; метаданные указывают библиотеку Transformers. Информация о поддерживаемых естественных языках и специализированной предметной области не приведена. Модель может использоваться для генерации продолжений текста и ответов в чате. Качество конкретных задач и поведение слитых компонентов отдельно не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

K2S3-v0.1 — текстовая авторегрессионная модель семейства Mistral, разработанная K2S3 на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Авторы увеличили глубину модели, добавили корейские токены и слияния в токенизатор, а затем выполнили полное дообучение параметров методом SFT на данных alpaca-gpt4-data и примерах из The OpenOrca Dataset. Модель содержит 14,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, особенно с корейским языком; в метаданных также заявлен английский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое применение.

MergedQwen2-0.5B0.3 — языковая модель, созданная автором репозитория методом слияния Karcher Mean с помощью mergekit. В слиянии участвовали предварительно обученные модели debias_Qwen2-0.5B и Qwen2-0.5B; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — около 493,7 млн параметров. Модель распространяется в формате safetensors и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Карточка не приводит сведений о языках, лицензии или специальных областях применения, поэтому их нельзя установить по доступным данным.