III.2Исследование рынка и маркетинг

Это объединённая языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом Linear. В объединение вошли контрольные точки обучения на шагах 4000, 5000, 6000, 7000 и 8000; базовой указана точка global_step8000. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX, содержит 8,8 млрд параметров и рассчитана на контекст до 16 384 токенов. Метаданные указывают возможность диалогового использования. Лицензия в предоставленных данных не указана.

solar-merge-v1.0 — текстовая модель с архитектурой Mixture of Experts, созданная jieunhan с помощью LazyMergekit путём объединения upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и heavytail/kullm-solar. В конфигурации указаны базовая модель upstage/SOLAR-10.7B-v1.0, формат float16 и маршрутизация экспертов cheap_embed; размер модели — 10,6 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов в роли универсального ассистента. В состав объединения входит корейская модель KULLM-SOLAR, поэтому модель может быть полезна для взаимодействия на корейском языке; также унаследованы возможности SOLAR-10.7B-Instruct для выполнения инструкций и ответов на английском. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Statim Decide Multilingual Base: Emotion adapter — это LoRA-адаптер Beko2210 для модели Beko2210/statim-decide-multilingual-base версии 0.7.0. Он настраивает модель на определение наиболее выраженной эмоции в коротком тексте с помощью выбора из заданных категорий. Адаптер поддерживает восемь языков, указанных в метаданных: немецкий, английский, испанский, французский, хинди, португальский, русский и китайский; португальский и русский не имели обучающих примеров для этой категории. В эксперименте точность на отложенных данных выросла с 0,6309 до 0,7007; на тесте из 150 примеров средний результат улучшился на 4,75 процентного пункта при объединении адаптера при загрузке и на 5,33 пункта при использовании q8_0 с runtime LoRA. Для работы требуется базовая модель с совместимым fingerprint и Statim 0.8.0 или новее. Адаптер доступен в форматах GGUF и safetensors. По уведомлению в карточке, с 3 октября 2026 года адаптер и базовая модель распространяются по лицензии PolyForm Noncommercial 1.0.0, поэтому коммерческое использование не разрешено.

SylReg-LM-7B-Instruct — англоязычная диалоговая модель генерации текста, разработанная на базе Qwen2 и дообученная из ryota-komatsu/SylReg-LM-7B. В метаданных указана архитектура Qwen2ForCausalLM с плотными весами на 7,1 млрд параметров; модель работает через Transformers и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на английском языке. В карточке также приведены сведения о статье и обучающих данных, включающих LibriSpeech, Libriheavy и Emilia-Large, однако назначение этих аудиоданных для данной текстовой модели не поясняется. Лицензия — CC BY-NC-SA 4.0, предусматривающая некоммерческое использование и распространение производных на тех же условиях.

T3Q-Merge-Mistral7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная Chihoon Lee (chlee10) и T3Q. Модель объединяет liminerity/M7-7b и yam-peleg/Experiment26-7B методом SLERP с помощью mergekit; в конфигурации liminerity/M7-7b указан как базовая модель. Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README не указаны конкретные сценарии, языки или результаты оценки качества, поэтому возможности за пределами текстовой генерации не уточняются. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Модель utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_base_200 — мультиязычная модель машинного перевода на базе архитектуры T5, представленная разработчиком utrobinmv. Она предназначена для перевода между русским, китайским и английским языками в направлениях ru↔zh, en↔zh и en↔ru. Целевой язык задаётся префиксом «translate to:»; исходный язык можно не указывать, а входной текст может быть многоязычным. Модель содержит 149,1 млн параметров и распространяется в формате safetensors; в метаданных указан датасет CCMatrix. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит ограничений качества или контекста.

taraV1-M16B — языковая модель Gragroo для генерации текста и диалогового общения. Она дообучена на базе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; её можно применять для диалогов и ответов в интерфейсах чата. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 3,2 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык и поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает обучающие данные, результаты оценки или специальные ограничения применения.

tesla6x6passthrough — языковая модель, созданная gate369 с помощью mergekit. Это слияние методом passthrough шести копий gate369/teslav0; конфигурация повторно включает диапазон слоёв [0, 6] каждой копии. Модель относится к семейству Mistral, использует архитектуру MistralForCausalLM и сохранена в формате safetensors с типом bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; размер модели — 194,4 млн параметров. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tulu V2.5 PPO 13B — англоязычная чат-модель из семейства Tulu, разработанного Allen Institute for AI (AI2). Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров, дообученная на базе Tulu 2 13B с помощью PPO. При обучении использовались запросы UltraFeedback и reward model на 70 млрд параметров, обученная на смеси предпочтений. Модель предназначена для диалогов с помощником и генерации ответов на инструкции. Она поддерживает английский язык, использует контекст до 4096 токенов и распространяется в формате PyTorch. Для диалогов следует использовать шаблон чата, встроенный в токенизатор; README указывает, что завершающий перевод строки после сообщения влияет на качество генерации. Модель может выдавать проблемные ответы, в том числе по запросу пользователя: авторы отмечают, что на этапе RLHF её не обучали безопасным отказам и не применяли фильтрацию ответов во время работы. Лицензия — Apache 2.0.

TwinLlama-3.1-8B — плотная языковая модель семейства Llama, разработанная goncalocapelalopes путём дообучения unsloth/Meta-Llama-3.1-8B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных указаны поддержка чата и контекст до 131 072 токенов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, веса доступны в формате safetensors. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет специализацию дообучения и качество на отдельных задачах.

UTENA-7B-UNA-V2 — языковая модель с архитектурой Mistral, созданная AI-B слиянием моделей UTENA-7B-UNA и UTENA-7B-DPO методом SLERP через mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов в сценариях, где нужна текстовая языковая модель. В карточке не приведены сведения о языках, специальных предметных областях или результатах оценки качества. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Unlicense.

VPO-Pess-Zephyr-7B-iter-1 — диалоговая модель генерации текста, созданная дообучением Katayoon/DPO-ONLY-Zephyr-7B на обновлённом и исходном наборах данных. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для чата и генерации текстовых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена Katayoon под лицензией MIT. README не приводит подробностей о назначении наборов данных, оценке качества или ограничениях модели, поэтому её пригодность для конкретных сценариев следует оценивать самостоятельно.

WizardLM-2-8x22B-Beige — объединённая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе alpindale/WizardLM-2-8x22B и моделей Eurux, Tess и Mixtral Instruct. Слияние выполнено методом Model Stock в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации текста в диалоге; её автор стремился сделать стиль ответов WizardLM-2-8x22B менее многословным и образным. Модель использует архитектуру Mixtral MoE и содержит 22 млрд параметров, поддерживает контекст до 65 536 токенов. Подходит для диалоговых ответов и генерации текста на основе запросов. Карточка не уточняет языковой охват и не приводит оценок качества. Распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

MaziyarPanahi/YamshadowInex12_Experiment27Experiment28 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment27Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специализированные области применения или подробные ограничения качества; фактические возможности зависят от исходных моделей и выбранного способа использования.

YamshadowInex12_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжение текста на основе запроса. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не описывает специальные возможности, целевые области применения или подтверждённые языки модели.

YamshadowInex12_Ognoexperiment27M7 — слитая языковая модель семейства Mistral от MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов; размер модели — 7,1 млрд параметров. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не описывают её специализацию, целевые языки или ограничения качества, поэтому её можно характеризовать только как модель общего назначения для генерации текста.

YamshadowInex12_Strangemerges_32Ogno — слитая модель MaziyarPanahi на базе двух моделей семейства Mistral: automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не описывает специальные области применения или ограничения качества.

YamshadowStrangemerges_32_Inex12Neural — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Inex12Neural-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов в текстовых сценариях. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированные области применения или дополнительные возможности, поэтому их нельзя определить по доступным сведениям.

ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_4iters_bs256_555lr_iter_2 — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_4iters_bs256_555lr_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; для контекста поддерживается до 32 768 токенов. В карточке Hugging Face указаны задача генерации текста и возможность чата. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других задач текстовой генерации. Она распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. README не приводит сведений о результатах оценки и конкретных ограничениях модели.

Admiral-Llama-3-8B — языковая модель семейства Llama, разработанная mayacinka и дообученная на базе unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL; в метаданных указан датасет vicgalle/alpaca-gpt4. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Длина контекста составляет 8192 токена. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или более подробных сведений о настройке дообучения.

Mo0189/agenty-qwen3-14b — дообученная языковая модель, разработанная Mo0189 на базе unsloth/Qwen3-14B-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная модель семейства Qwen3 с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 14 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст, а нативное окно контекста составляет 40 960 токенов. В карточке заявлен английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не раскрывает специализацию дообучения, обучающие данные или результаты оценки качества, поэтому конкретные преимущества и профильные сценарии сверх генерации текста и диалога установить нельзя.

AISquare-Instruct-llama2-koen-13b-v0.9.24 — плотная языковая модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, разработанная командой UI Platform компании Inswave Systems. Она создана на основе beomi/llama2-koen-13b с применением SFT и DPO и предназначена для генерации текста в формате инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык, а базовая модель относится к корейско-английскому семейству; заявленный контекст — 2048 токенов. Карточка показывает загрузку через Transformers и веса в формате Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. Контекст 2048 токенов ограничивает длину запроса и ответа; README не приводит оценок качества или подробного перечня поддерживаемых сценариев.

Amadeus-Verbo-FI-Qwen2.5-32B-PT-BR-Instruct — языковая модель для бразильского португальского, созданная Amadeus AI дообучением Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct на наборе из 600 тысяч инструкций в течение двух эпох. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; доступен интерфейс для вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Transformer Qwen2 с причинным языковым моделированием, содержит около 32 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для Transformers. В карточке указана длина контекста 131 072 токена, тогда как метаданные каталога сообщают native context в 32 768 токенов. Основной язык модели — бразильский португальский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Её специализация на бразильском португальском и большой размер требуют подходящей вычислительной инфраструктуры; заявленный длинный контекст README отличается от значения в метаданных каталога.

Auro-Kosmos-EVAA-v2.1-8B — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная jaspionjader слиянием SLERP моделей Auro-Kosmos-EVAA-v2-8B и Kosmos-EVAA-v2-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает через Transformers и принимает текст для генерации ответов и свободного текста; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста. Доступна в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования определить нельзя.

Bahasa-4b — языковая модель Bahasa AI для понимания и генерации текстов на индонезийском языке. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 примерно с 3,6 млрд параметров, полученная продолжением обучения Qwen-4b на 10 млрд высококачественных индонезийских текстовых данных. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых приложений и индонезийских NLP-задач, включая ответы на вопросы, анализ тональности и суммаризацию документов. В README приведены результаты на индонезийских бенчмарках: модель превосходит Sailor_4b в указанных сравнениях и конкурентоспособна с Mistral-7B-v0.1, хотя показатели различаются по задачам. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией и правилами разработчика.

Это дообученная модель BART Large для автоматического создания кратких пересказов англоязычных текстов. Её разработчик — october-sd; базовая модель — facebook/bart-large-xsum. Модель содержит 252,8 млн параметров, использует архитектуру BART и принимает последовательности длиной до 1024 токенов. Модель предназначена для суммирования текста. В README указано значение loss 1,5989 на оценочном наборе, но подробности о наборе данных и методике оценки отсутствуют. Распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Beetle-FineWeb2-24B/beetle-bilingual-l2-50-sequential-33-67-b3-fineweb-ita-eng — генеративная языковая модель из семейства Beetle-FineWeb2-24B, опубликованная на Hugging Face. По идентификатору она ориентирована на двуязычную работу с итальянским и английским языками и обучалась на данных FineWeb; в метаданных указана библиотека Transformers и архитектурный тег pico_decoder. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, создания черновиков, диалоговых приложений и других сценариев, где требуется авторегрессионное моделирование текста на итальянском и английском языках. Размер 24B следует из идентификатора модели. README является автоматически созданным шаблоном и не содержит сведений о разработчике, лицензии, контексте, результатах оценки, ограничениях или рекомендуемом способе использования.

Bombus_3x8B_v2 — чат-модель для генерации текста, опубликованная Eurdem. По карточке, это смесь экспертов (MoE) на основе Llama 3; метаданные указывают архитектуру MixtralForCausalLM и библиотеку Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 8192 токенов. Общее число параметров — 7,5 млрд. Модель подходит для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о дообучении и объединении моделей.

CalmexperimentT3qm7-7B — автоматически созданная Maxime Labonne объединённая языковая модель на архитектуре Mistral. В слиянии использованы mistralai/Mistral-7B-v0.1, allknowingroger/CalmExperiment-7B-slerp и nlpguy/T3QM7; базовой моделью в конфигурации указана mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, представлена в формате safetensors и использует точность bfloat16. Модель предназначена для генерации текста. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или дополнительные возможности.

Deacon-1b — языковая модель KnutJaegersberg для генерации текста, созданная дообучением appvoid/palmer-001 в течение трёх эпох с применением Neftune. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 2048 токенов. В карточке приведён шаблон диалога с системной инструкцией, пользовательским запросом и ответом, а также результаты оценки на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Модель подходит для генерации ответов на инструкции и общих текстовых запросов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое. В README приведены лишь отдельные результаты Open LLM Leaderboard, поэтому они не дают полной оценки качества модели.