III.2Исследование рынка и маркетинг

bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock-v3 — объединённая разработчиком bunnycore языковая модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалогов. Модель создана линейным слиянием с помощью mergekit моделей PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview и bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock-v2; веса сохранены в формате safetensors. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для чат-взаимодействия и генерации текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

Карточка модели homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.0 на Hugging Face совпадает с карточкой homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1, поэтому описание составлено по ней. Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1 — дообученная чат-модель, разработанная homeb82784 на базе unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

RecurrentGemma 2B — базовая языковая модель Google для генерации текста. Она построена на архитектуре RecurrentGemma и предназначена для использования через Transformers; в карточке также упомянуто обучение с помощью JAX и ML Pathways. Модель подходит для генерации и чернового редактирования текстов, диалоговых интерфейсов, суммаризации и помощи в исследовании текстовых материалов. Карточка описывает эти сценарии как возможные применения семейства открытых LLM, а не как специализированные возможности этой базовой версии. Модель может ошибаться в фактах, испытывать трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами, а также воспроизводить смещения обучающих данных. Использование регулируется условиями Gemma; для внедрения Google рекомендует учитывать меры безопасности и правила ответственного использования.

Salamander-24B-v1 — разговорная языковая модель Naphula, опубликованная как Checkpoint 82. Это слияние Della нескольких моделей на базе Mistral, включая варианты 2501, 2506 и 2509, а также Fallen Mistral 2503. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных заявлена поддержка чата. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 23,4 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. README сообщает, что в начальных тестах модель не отказывала в ответах; это наблюдение не заменяет систематическую оценку поведения и безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Seamaiiza-7B-v2-128k — языковая модель AlekseiPravdin для генерации текста и диалогов. Это слияние двух моделей с помощью mergekit и метода SLERP: AlekseiPravdin/Seamaiiza-7B-v1 и AlekseiPravdin/KSI-RP-NSK-128k-7B. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалогов. В названии и карточке базовой модели заявлен контекст до 128k токенов, однако метаданные этой модели указывают native context 32 768 токенов, поэтому возможность работы с 128k токенов не подтверждена для данного репозитория. Лицензия — Apache-2.0.

Seraph-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель MaziyarPanahi, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Weyaxi/Seraph-7B методом SLERP. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые инструкции и диалоговые запросы для генерации ответов. Модель предназначена для диалоговых приложений и генерации текста по инструкциям. Нативный контекст составляет 32 768 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данных о языковой специализации и ограничениях качества в карточке нет.

SFGEMOMNISCIEN-Mistral-ties — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением моделей через mergekit методом TIES. В README указана NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и базовая модель Warit2/SFGEMOMNISCIEN; каталог характеризует NeuralHermes как диалоговую модель, дообученную для выполнения инструкций и генерации текста. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалогах по текстовым запросам. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает результаты оценки качества или конкретные ограничения применения.

SharkOgno-11b-Passthrough — объединённая модель генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit из powermove72/Shark-1 и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful. В конфигурации указаны метод слияния passthrough, объединение токенизаторов и точность float16. Метаданные описывают плотную Mistral-подобную архитектуру MistralForCausalLM с 10,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; базовая модель OGNO-7b-dpo-truthful ориентирована на правдивость ответов. Метаданные также указывают text-classification среди поддерживаемых задач, однако основная задача и pipeline_tag — text-generation. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Spaetzle-v31-7b — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная cstr с помощью LazyMergekit. Она объединяет cstr/spaetzle-v8-7b и yleo/EmertonMonarch-7B методом dare_ties; в конфигурации указаны плотность 0,60 и тип данных bfloat16. По метаданным это плотная архитектура MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов и поддержкой диалога. Модель предназначена для ответов на текстовые запросы и общих диалоговых сценариев. В карточке приведены результаты тестов AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench: средний балл по ним — 59,8, что характеризует оценку на этих наборах, но не гарантирует качество в конкретном применении. Репозиторий использует лицензию CC-BY-NC-4.0 с ограничением на некоммерческое использование.

SparrowMind-8B — диалоговая языковая модель, созданная bunnycore слиянием трёх моделей семейства Llama 3 с помощью mergekit. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст длиной до 8192 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. В состав слияния входят bunnycore/RemixLlama3-8B, NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B и UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamMulti_verse_model — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

T5Gemma — семейство компактных текстовых моделей Google на архитектуре encoder-decoder, полученных адаптацией предварительно обученных decoder-only моделей Gemma. Эта инструкция-тюнингованная версия имеет энкодер на 2 млрд и декодер на 2 млрд параметров и основана на google/t5gemma-2b-2b-ul2, адаптированной с использованием UL2. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная поддержка языка — английский. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям: ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а также для черновиков писем, сценариев, стихов и рекламных текстов. Компактный размер подходит для развертывания на настольных компьютерах, ноутбуках и собственной облачной инфраструктуре. В карточке не приведены длина контекста и результаты оценки качества. Модель может допускать фактические ошибки, отражать предвзятость данных обучения и испытывать трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями лицензии и политикой допустимого использования моделей Gemma.

Tess-3-Llama-3.1-70B — большая языковая модель общего назначения из серии Tess, созданной Migel Tissera. Вычислительные ресурсы для модели предоставила KindoAI. Модель построена на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Доступны веса в формате PyTorch. Для использования модели действует лицензия Llama 3.1. Карточка называет её моделью общего назначения, но не приводит конкретных результатов оценки качества или подробных ограничений.

Triunvirato-7b — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением Mistral-7B-v0.1, neuronal-7b-Mlab и Monarch-7B с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где нужен ответ или продолжение текста на основе запроса. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

YamshadowInex12_PasticheAlloyingotneoy — слитая модель генерации текста, созданная объединением automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/PasticheAlloyingotneoy-7B. Модель разработана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment29Pastiche — объединённая языковая модель, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment29Pastiche-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_PasticheInex12 — объединённая модель генерации текста, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/PasticheInex12-7B. Она построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой моделью на 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Её можно применять для написания и продолжения текстов, а также для ответов в текстовом чате. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_YamMulti_verse_model — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться в диалоговых и других текстовых сценариях.

ZraldAI v1.1 — сжатая дообученная версия Qwen3-8B от Zrald для генерации текста и диалогов. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,6 млрд параметров с контекстом до 40 960 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель загружается через Transformers и предназначена для генерации ответов и ведения диалога.

Jebadiah/Aria-7b-128k-v3 — объединённая языковая модель, созданная Jebadiah с помощью mergekit. В основе лежит Nitral-AI/Echidna-7b-128k, объединённая с Jebadiah/Aria-7b-128k-v2 методом DARE TIES; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы с моделью — Transformers. Модель предназначена для генерации текста. В метаданных указан нативный контекст 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельные специализированные задачи, языковую поддержку или прикладные области, поэтому модель уместно рассматривать как инструмент общего назначения. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Astrid-7B — языковая модель PAIX.Cloud для генерации текста на английском языке. Она построена на плотном трансформере RWForCausalLM с 32 декодирующими слоями и линейной выходной головой; в метаданных указано 10,9 млрд параметров и формат PyTorch. Модель доступна для работы через Transformers и предназначена для широкого круга текстовых сценариев, включая генерацию продолжений и ответы на вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка указывает обучение на английском языке, но не приводит длину контекста или лицензию. Ответы могут быть ошибочными, бессвязными или нерелевантными, а обучающие данные из интернета могут приводить к предвзятым или оскорбительным результатам; ответы следует проверять.

BLOOMZ-1b7 — многоязычная авторегрессионная языковая модель семейства BLOOM, разработанная BigScience и дообученная следовать инструкциям на примерах из смеси задач xP3. Она предназначена для выполнения заданий, сформулированных на естественном языке, в режиме zero-shot: например, для перевода, ответов на вопросы, классификации тональности и создания коротких историй. Модель содержит около 1,7 млрд параметров, использует архитектуру BloomForCausalLM и принимает текстовые запросы; максимальный контекст — 4096 токенов. Модель обучалась на многоязычных данных и поддерживает широкий набор языков, включая английский, французский, испанский, китайский, хинди, арабский и другие. Результат зависит от формулировки запроса: полезно явно обозначать границу входа и желаемый язык ответа, а недостаточный контекст или неоднозначный промпт могут привести к продолжению исходного текста вместо ответа. Модель может ошибаться и не гарантирует качество на всех языках и задачах. Лицензия — BigScience BLOOM RAIL 1.0.

Calme-7B-Instruct-v0.2 — языковая модель Maziyar Panahi для генерации текста и диалогового общения. Это дообученная на качественных наборах данных модель Mistral-7B с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она рассчитана на связные ответы с ясной и спокойной подачей. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а для запуска предлагается Transformers pipeline с задачей text-generation. Автор также публикует отдельные квантованные варианты GGUF. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

CrystalMistralv.03-fixed — объединённая автором модель Crystalcareai на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана с помощью LazyMergekit методом SLERP из Crystalcareai/CrystalMistral_7b_v.02 и Crystalcareai/CrystalMistralv.01-fixed; веса сохранены в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка не уточняет специализацию, языки обучения или целевые сценарии, поэтому модель можно описать как генератор общего назначения. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Модель krishanwalia30/DeepSeek-R1-Distill-Alpaca-FineTuned — дообученная разработчиком krishanwalia30 языковая модель для генерации текста и диалоговых ответов. Она основана на unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. В качестве обучающих данных указаны yahma/alpaca-cleaned; в карточке заявлено дообучение на Alpaca для повышения адаптивности ответов. Модель предназначена для пользовательских ассистентов, генерации текстов и документации, ответов на специализированные запросы и извлечения аналитических выводов из данных. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная родная длина контекста — 131 072 токена. README также упоминает ONNX Runtime, но метаданные перечисляют форматы PyTorch и safetensors, поэтому наличие ONNX-файлов не подтверждается. Заявления карточки о высокой точности и снижении галлюцинаций не подкреплены результатами бенчмарков. Лицензия — Apache-2.0.

Elysium-Omni-Itt-11b — объединённая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit из powermove72/GreenScorpius2-xb и powermove72/Trinity_Notus2-xb. В линейном слиянии использованы веса 0,7 и 0,3 соответственно, а токенизатор собран из обоих источников. Модель основана на плотной архитектуре Mistral с причинной языковой моделью и содержит 11 млрд параметров; нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В репозитории указаны веса в формате safetensors и тип данных float16. Дата публикации — 11 июня 2024 года. Лицензия в доступных данных не указана.

ClaudioItaly/EvolutiontGOLD — текстовая авторегрессионная модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе ClaudioItaly/TopEvolutionWiz. Модель содержит 12,3 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая развернутые ответы на вопросы по широкому кругу тем, унаследованные от базовой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment27Pastiche — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_Experiment28Meliodas — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment28Meliodas-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Данные не описывают её специализацию по языкам или прикладным областям, поэтому её можно характеризовать только как модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28M7_PasticheAlloyingotneoy — слитая модель для генерации текста, созданная объединением моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/PasticheAlloyingotneoy-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral с классом MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекст достигает 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.