III.2Исследование рынка и маркетинг

Edens-Gate/MagMerge2 — объединённая предобученная языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP. В слиянии использованы Edens-Gate/testing и NewEden/TinyMagnum-r2; в конфигурации NewEden/TinyMagnum-r2 указан как базовая модель. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 3,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст, а заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Лицензия в доступных данных не указана.

MeliodasPercival_01_Experiment28Yam — объединённая модель генерации текста, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28Yam-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или результаты оценки качества.

MeliodasPercival_01_YamShadow — объединённая языковая модель, опубликованная MaziyarPanahi. Она создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamShadow-7B и предназначена для генерации текста. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; контекстное окно — до 32 768 токенов. Модель можно применять для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не приводит сравнительных оценок качества или сведений о специализированной настройке модели.

mncai/mistral-7b-dpo-v6 — текстовая генеративная модель MindsAndCompany на архитектуре Mistral, созданная на базе Mistral-7B. По карточке, модель сначала получила объединение весов, затем была дообучена методом DPO; она предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. В примере карточки показан вопрос на корейском языке, а метаданные указывают английский язык; карточка не подтверждает широкий набор поддерживаемых языков. Разработчик позиционирует свои модели для бизнес-продуктов, включая чат-боты и ассистентов. Карточка предупреждает о переобучении на открытых лидербордах и рекомендует оценивать модель на собственных закрытых данных; внутренние оценки автора были ниже результата лидерборда. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Это разговорная плотная модель семейства Llama 3, дообученная разработчиком mjm4dl на базе unsloth/llama-3-8b-Instruct. Она содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов в диалоге; может использоваться в чат-ботах и приложениях, где нужны ответы на текстовые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык, а длина контекста составляет 8192 токена. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL; сведений о специализированной предметной области или сравнительных оценках качества нет.

zelk12 разработал разговорную языковую модель, полученную слиянием двух предварительно обученных моделей Gemma 2 с помощью метода SLERP и инструмента mergekit. Модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, рассчитана на генерацию текста и диалоги и работает через библиотеку Transformers. Контекстное окно составляет 8192 токена; веса опубликованы в формате safetensors. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалога. Карточка не приводит сведений о целевых языках, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

MaziyarPanahi/notus-7b-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и argilla/notus-7b-v1 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текстовые инструкции и диалоговые запросы и генерирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации ответов на инструкции на английском языке. Репозиторий распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README описывает состав слияния и его параметры, но не приводит результаты оценки качества.

gwonny/nox-solar-10.7b-v4-kolon-all-5 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная для Kolon на основе davidkim205/nox-solar-10.7b-v4. Разработчик дообучил базовую модель на собственных закрытых данных в течение пяти эпох, применив QLoRA с параметрами 64 и 16 и NEFTune. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста. Она содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 4096 токенов. В карточке указаны корейский и английский языки. Репозиторий распространяется в формате PyTorch по лицензии CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование.

Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en — модель машинного перевода, разработанная группой Language Technology Research Group Хельсинкского университета. Она переводит текст с китайского языка на английский и предназначена для прямого использования в задачах перевода и генерации текста по тексту. Модель построена на архитектуре Marian и содержит 58,4 млн параметров. Для подготовки текста используются нормализация и SentencePiece с отдельными словарями размером 32 тыс. токенов; длина контекста составляет 512 токенов. В тесте Tatoeba-test.zho.eng указаны оценки BLEU 36,1 и chr-F 0,548. Модель поддерживает только направление китайский → английский. В README отмечены возможные смещения и риски распространения стереотипов, а качество перевода может зависеть от тематики и контекста. Лицензия — CC-BY-4.0.

Модель arefehRajabian/phi_mini_finetune_16bit — дообученная автором arefehRajabian разговорная языковая модель семейства Phi-3 с плотной архитектурой Phi3ForCausalLM. Она основана на unsloth/phi-4-mini-reasoning-unsloth-bnb-4bit и предназначена для генерации текста в диалогах; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 3,8 млрд параметров, принимает текстовый контекст длиной до 4096 токенов и выдаёт текст. В карточке указано обучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL. Указаны английский язык и лицензия Apache-2.0.

recogna-nlp/ptt5-base-summ-xlsum — это дообученная Recogna-NLP модель PTT5 для абстрактного суммирования текстов на бразильском португальском. Она построена на архитектуре T5 и дообучена на XL-Sum; по метаданным содержит 123,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Модель генерирует краткое изложение исходного текста и предназначена, например, для сокращения новостных и других португалоязычных материалов. Модель принимает текст и выдаёт текстовое резюме. Карточка указывает на обучение на XL-Sum; метаданные также называют этот датасет. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует атрибуции, запрещает коммерческое использование и обязывает распространять производные работы на тех же условиях.

QueenLiz-120B — объединённая Noodlz языковая модель на архитектуре Llama с плотной причинной языковой моделью LlamaForCausalLM. Автор создал её как линейное слияние моделей alchemonaut/QuartetAnemoi-70B-t0.0001 и lizpreciatior/lzlv_70b_fp16_hf с помощью mergekit. Модель содержит 120,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 764 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, написания и продолжения текстов. Автор отмечает, что для запуска может потребоваться мощное оборудование. Доступны веса в формате safetensors; в карточке также упомянуты отдельные сборки GGUF Q4_K_M и iMat. Лицензия указана как non-commercial-research-only, поэтому коммерческое использование не разрешено.

Это дообученная компанией Qwen модель Qwen3.5-4B, опубликованная пользователем LLADIGA. Модель с плотной архитектурой Qwen3_5ForCausalLM содержит 3,4 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. В карточке приведён пример ответа на открытый вопрос; модель обучена с использованием TRL и запускается через Transformers. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текстовых ответов. Для базовой модели каталога указаны мультимодальное понимание изображений, рассуждения и вызов инструментов, но карточка этой производной версии не подтверждает эти возможности отдельно. Контекстное окно составляет до 262 144 токенов. Репозиторий использует формат safetensors; лицензия в предоставленных данных не приведена.

Модель jamessucla/retrobust_plusplus_3b_f16 — дообученная языковая модель семейства Llama 3.2, загруженная scoliono. Она создана на базе unsloth/Llama-3.2-3B-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL для генерации текста. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста на английском языке. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной области применения или дополнительных возможностях.

RiverCub-Gemma-3-27B — диалоговая мультимодальная модель, созданная lemon07r с помощью слияния методом SLERP двух моделей Gemma 3 на 27 млрд параметров: unsloth/gemma-3-27b-it и TheDrummer/Big-Tiger-Gemma-27B-v3. Она предназначена для общения, генерации текста и ответов на вопросы по изображениям; карточка Hugging Face относит её к задаче image-text-to-text и указывает архитектуру Gemma 3 с плотной моделью условной генерации. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Автор отмечает, что выбрал компоненты после тестирования множества вариантов и рекомендует iMatrix-версию. В карточке указаны библиотека Transformers и лицензия Gemma. Количественная оценка качества и длина контекста в предоставленных данных не приводятся.

ruadapt_llama2_7b_v0.1 — русская адаптация LLaMA 2, опубликованная как дообученная версия TheBloke/Llama-2-7B-fp16. В модели заменён токенизатор и дообучены эмбеддинги и языковая голова на русскоязычном корпусе объёмом 33 ГБ. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 6,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста на русском языке. В README приведены результаты оценки: loss 2,7569 и accuracy 0,4617; отдельная instruct-версия упомянута, но её характеристики здесь не описаны. Модель распространяется по лицензии Llama 2 Community License Agreement; условия лицензии следует учитывать при использовании.

SELM-Zephyr-7B-iter-1 — диалоговая языковая модель, дообученная разработчиком Katayoon на обновлённом и исходном наборах данных поверх Katayoon/DPO-ONLY-Zephyr-7B. Она предназначена для генерации текста в формате чата и может использоваться для ответов на вопросы и ведения диалога. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — MIT. README не приводит результатов оценки, подробностей о данных или конкретных ограничениях качества. Поэтому пригодность модели для специализированных задач и критически важных сценариев следует проверять отдельно.

Это объединённая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit методом Linear merge из нескольких контрольных точек предварительно обученной языковой модели. В карточке не указана организация-разработчик; размер модели — 8,8 млрд параметров. Она использует архитектуру GPT-NeoX и библиотеку Transformers, поддерживает диалоговый режим и имеет контекст длиной до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Сведения о её языках, специализированной области применения и результатах оценки качества отсутствуют. Условия лицензирования в карточке не приведены.

ShadowYamshadow_Experiment27Inex12 — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/ShadowYamshadow-7B и automerger/Experiment27Inex12-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В доступных материалах не описаны специальные предметные области или дополнительные возможности помимо генерации текста.

GrayLine-Qwen3-14B-GGUF — квантизированная версия текстовой генеративной модели GrayLine-Qwen3-14B, разработанной soob3123 и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, прямых ответов, информационного поиска и задач, связанных с общими знаниями. В метаданных она обозначена как unfiltered и uncensored, однако конкретные поведенческие характеристики и результаты тестирования не приведены. Модель относится к семейству Qwen3 и имеет размер 14 млрд параметров. Она работает с текстом и заявлена для английского языка. Доступны варианты от исходных BF16-весов размером 29,54 ГБ до низкоразрядных квантов, включая рекомендуемый Q4_K_M размером 9 ГБ, а также более качественные Q5 и Q6. Квантизированные файлы можно запускать через LM Studio, llama.cpp и другие совместимые проекты; для взаимодействия используется формат шаблона чата с ролями system, user и assistant. Сильной стороной модели является широкий выбор уровней квантизации, позволяющий выбирать между качеством ответов, требованиями к памяти и скоростью работы. Ограничения связаны с тем, что это текстовая модель только для английского языка, а квантизация может снижать качество по сравнению с исходной версией, особенно в компактных вариантах. Лицензия — Apache-2.0.

Spaetzle-v62-7b — модель генерации текста, созданная объединением трёх моделей с помощью LazyMergekit: flemmingmiguel/NeuDist-Ro-7B, cstr/Spaetzle-v61-7b и ResplendentAI/Flora_DPO_7B. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; карточка также отмечает поддержку чата. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Базовая модель из каталога ориентирована на английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0. Объединение весов не означает, что эта версия обучалась на отдельном корпусе; характеристики качества и ограничения в карточке не описаны.

Strangemerges_32Yamshadow-7B — объединённая Maxime Labonne языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом SLERP из Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp и automerger/YamShadow-7B; веса представлены в формате safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по текстовому запросу. Карточка приводит пример загрузки через Transformers, но не уточняет специализацию по языкам или отдельным предметным областям. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает сравнительных оценок качества или специальных ограничений применения.

Synatra-7B-v0.3-RP-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель MaziyarPanahi, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и maywell/Synatra-7B-v0.3-RP методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель подходит для интерактивного общения и создания ответов в формате ролевого чата. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16. Язык корейский указан в метаданных карточки, однако README не описывает языковое покрытие подробнее. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

SzilviaB/SzilviaB-Daredevil-LongWriter-8B_abliterated — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit методом SLERP из mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated и THUDM/LongWriter-llama3.1-8b. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama примерно на 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и длинных ответов. Модель работает с текстом, поддерживает чатовый сценарий и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Объединение сочетает возможности исходной модели NeuralDaredevil и LongWriter, однако карточка не приводит сравнительных оценок или подробностей о качестве на конкретных задачах. Название указывает на abliterated-версию, ориентированную на меньшее число поведенческих ограничений. Модель опубликована в формате safetensors и использует лицензию базовых моделей, сведения о которой в предоставленных данных отсутствуют.

T3Q-Platypus-MistralM7-7B — дообученная Chihoon Lee (chlee10) и компанией T3Q модель liminerity/M7-7b. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В качестве обучающих данных указан набор Open-platypus-Commercial; язык модели — английский. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; характеристики базовой модели не следует считать отдельной оценкой этой версии.

TARS-8B-llama-TIEMIX — объединённая диалоговая языковая модель семейства Llama, созданная picAIso методом TIES с помощью mergekit. В объединение вошли picAIso/MIX1 и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B; модель содержит около 7,5 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Метаданные указывают английский язык и контекст до 8192 токенов. Файлы модели опубликованы в формате safetensors; для работы доступна библиотека Transformers. Модель распространяется по лицензии Llama 3. Карточка не приводит отдельных результатов оценки качества или подробного описания поведения объединённой модели.

WindyTranslate/translate-en-nl — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs и предназначенная для перевода с английского на нидерландский. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-en-nl: авторы применили LoRA к параллельным текстам и объединили адаптер с базовыми весами. Модель построена на архитектуре MarianMT, содержит 59,5 млн параметров и распространяется в формате safetensors для Transformers; длина контекста — 512 токенов. Модель рассчитана на автоматический перевод текста в одном направлении — с английского на нидерландский. В тесте на 48 предложениях FLORES-200 dev указаны chrF++ 57,82 и BLEU 32,83; это скрининговая оценка, а не результат публикационного исследования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Trinity_Notus2-xb — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория powermove72 из janai-hq/trinity-v1 и argilla/notus-7b-v1 с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста; конфигурация объединяет диапазоны слоёв двух исходных моделей, использует объединённый токенизатор и формат float16. Размер модели — 11 млрд параметров, заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации и ответов на текстовые запросы. Базовая модель Notus-7B была дообучена методом DPO и ориентирована преимущественно на ответы на английском языке; README не описывает отдельные возможности или результаты оценки именно этого объединения. В метаданных лицензия не указана, поэтому условия использования установить по предоставленным данным нельзя.

Tulu V2.5 DPO 13B Nectar — англоязычная диалоговая модель-помощник от Allen Institute for AI (AI2), основанная на Llama 2. Это плотная архитектура Llama с 12,9 млрд параметров, дообученная на инструкциях Tulu 2, а затем настроенная методом DPO на выборке Nectar из данных предпочтений. Модель предназначена для диалогов с помощником и генерации ответов на инструкции; её контекст составляет 4096 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Для неё заявлена поддержка английского языка; токенизатор содержит шаблон диалога, а карточка рекомендует соблюдать его формат, включая перевод строки после сообщения пользователя. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. В карточке отмечено, что этап RLHF не настраивал модели Tulu на безопасные ответы и что фильтрация ответов не предусмотрена. Поэтому модель может выдавать проблемный контент, особенно по соответствующему запросу.

Tulu V2.5 PPO 13B UltraFeedback Mean — англоязычная чат-модель-помощник от AllenAI. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом 4096 токенов, дообученная на основе allenai/tulu-2-13b. Для выравнивания ответов использовалось обучение PPO на UltraFeedback: оценки по отдельным аспектам помогали выбирать предпочтительные ответы; обучение проводилось на промптах из этого набора. Модель поддерживает диалоговый шаблон токенизатора и генерирует текст в ответ на инструкции и сообщения пользователя. Модель подходит для англоязычных диалогов с помощником, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Карточка предупреждает, что модель не обучалась выдавать безопасные ответы и не использует фильтрацию на этапе генерации, поэтому может формировать проблемный контент, особенно по соответствующему запросу. Лицензия — Apache 2.0.