III.4Клиентская поддержка и customer success

Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1 — чатовая версия генеративной языковой модели, разработанной Trendyol и архивированной VeriPazarı. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель семейства LLaMA, дообученная с помощью LoRA на наборе из 180 тысяч инструкций. Модель содержит 6,7 млрд параметров, принимает и генерирует текст, поддерживает чатовый режим и имеет контекст длиной до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций на турецком и английском языках. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Авторы предупреждают, что ответы могут содержать ошибки, предвзятость или токсичный контент, а надёжность модели в реальных приложениях широко не проверялась.

Tri-1.8B Translation — компактная мультиязычная модель перевода от Trillion Labs. Она основана на плотной архитектуре Llama с причинным языковым моделированием и содержит около 1,5 млрд параметров по метаданным (в README заявлено около 1,8 млрд). Модель поддерживает перевод во всех направлениях между английским, корейским, японским и китайским языками; для работы используется краткая инструкция с указанием исходного и целевого языков. Контекст составляет 16 384 токена. Модель прошла предварительное обучение и supervised fine-tuning, а также дистиллирована из более крупной Tri-21B для компактного развёртывания, в том числе на одной GPU. Её можно адаптировать к предметной области с помощью дообучения или лёгких адаптеров. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия Apache-2.0.

cloudyu/Truthful_DPO_TomGrc_FusionNet_34Bx2_MoE — разговорная языковая модель, созданная Cloudyu дообучением TomGrc/FusionNet_34Bx2_MoE методом Direct Preference Optimization (DPO) на наборе предпочтений jondurbin/truthy-dpo-v0.1. Она предназначена для генерации текста в диалоге и выдачи ответов с учётом предпочтений, заданных при обучении. Модель использует архитектуру Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE), содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; заявленная лицензия — MIT. README сообщает об улучшении метрик после DPO, но не приводит конкретных результатов или независимой оценки.

NicholasCorrado/tulu-2-7b-hh-dpo — дообученная чат-модель на базе AllenAI Tulu 2 7B с архитектурой Llama и примерно 6,6 млрд параметров. Модель дообучена на наборе HuggingFaceH4/hh-rlhf-h4 методом DPO и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Поддерживает контекст до 8192 токенов и представлена в формате Safetensors для Transformers. Модель подходит для диалоговых помощников и ответов на текстовые запросы. Карточка приводит метрики оценки на тестовом наборе, включая точность предпочтений 0,6129, но не описывает подробные сценарии применения и ограничения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Многоязычная модель Cardiff NLP на архитектуре XLM-RoBERTa-base для определения тональности сообщений в Twitter и других коротких текстов. Модель обучена примерно на 198 млн твитов и дообучена для классификации тональности на восьми языках: арабском, английском, французском, немецком, хинди, итальянском, испанском и португальском. Авторы указывают, что она может применяться и к другим языкам. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и выдаёт метку класса тональности. Максимальная длина контекста — 514 токенов. Подходит для анализа тональности публикаций и коротких сообщений; качество за пределами восьми языков дообучения может быть ниже. В карточке указаны форматы PyTorch и TensorFlow. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Lachhhhhhh/un-ablit-q-125st — дообученная модель генерации текста на архитектуре Qwen3, созданная Lachhhhhhh на базе huihui-ai/Huihui-Qwen3-8B-abliterated-v2. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также заявлены возможности чата и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке. В README указано, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Подробности обучения и отдельные результаты оценки качества не приведены.

Viviana_v1 — диалоговая языковая модель, созданная автором domie с помощью mergekit путём объединения mymaia/Magiq-M0 и galatolo/cerbero-7b методом TIES. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; для хранения указаны веса safetensors, а при слиянии использовалась точность float16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для ответов на вопросы и общения на английском и итальянском языках. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

VoRA-7B-Instruct — инструктивная модель семейства VoRA, разработанная Hon-Wong и дообученная на базе Hon-Wong/VoRA-7B-Base. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой VoRAForCausalLM на 7,1 млрд параметров; она рассчитана на диалоговую генерацию текста и работу с изображениями и текстом. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации ответов и сценариев, где нужно обрабатывать изображения вместе с текстовыми запросами. Карточка указывает датасет дообучения VoRA-Recap-29M, но не описывает его состав, поэтому нельзя уточнить специализацию обучения или гарантировать качество на конкретных задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

minpeter/Voxtral-Mini-3B-Text-2507-hf-heretic — текстовая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная на основе mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507. Автор README сообщает, что из исходной модели удалена функция Whisper, а языковая модель сохранена; модель похожа на невыпущенную Ministral-3B-Instruct. В метаданных указаны 3,4 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и других сценариев текстового общения. README описывает её как «abliterated»: в приведённом тесте отказов было 4 из 100 запросов против 99 из 100 у указанной исходной версии. Это свидетельствует о существенно меньшей склонности к отказам в этом тесте, но не гарантирует качество или поведение на других запросах. Языки, на которые модель специально рассчитана, в источниках не указаны. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Карточка модели PS4Research/vPQfF7A0xXlB0TAS на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/nTbiAMoafhgQd0Fb, поэтому описание составлено по ней. PS4Research/nTbiAMoafhgQd0Fb — чат-модель для генерации текста, дообученная PS4Research на базе unsloth/phi-4-reasoning-unsloth-bnb-4bit. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face; метаданные классифицируют архитектуру как плотную Phi-3 с классом Phi3ForCausalLM. Модель содержит 14,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные сценарии применения, обучающие данные или результаты оценки качества.

Wistral-7B-Instruct-v0.4 — дообученная BarraHome версия Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная с помощью Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста в диалоговом формате; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценки на задачах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов на текстовые запросы на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Worldsim-Hermes-7B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная автором репозитория на наборе данных vicgalle/worldsim-claude-opus. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают поддержку чата и контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Карточка приводит пример разговора, но не уточняет конкретные сценарии, языки обучения или результаты оценки качества. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

ankhamun/xxxI-Ixxx — языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель поддерживает диалоговый режим и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В карточке она описана образно как модель, способная подстраивать ответы под запросы и взаимодействовать с пользователем, однако практические возможности такой формулировкой не подтверждены. Модель подходит для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о конкретных языках обучения или специализации, поэтому назначение следует считать общим.

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_YamT3qm7x — слитая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamT3qm7x-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжение или создание текста по запросу. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не уточняет языки, специальные возможности и результаты оценки качества.

YanoljaNEXT-Rosetta-12B-2510-i1-GGUF — это набор квантованных GGUF-версий модели YanoljaNEXT-Rosetta-12B-2510, подготовленный пользователем mradermacher. Модель предназначена прежде всего для задач перевода и поддерживает арабский, болгарский, китайский, чешский, датский, нидерландский, английский, финский, французский, немецкий, греческий, гуджарати, иврит, хинди, венгерский, индонезийский, итальянский, японский, корейский, персидский, польский, португальский, румынский, русский, словацкий, испанский, шведский, тагальский, тайский, турецкий, украинский и вьетнамский языки. В репозитории представлены варианты с разными типами квантования, включая IQ1–IQ4, Q2–Q6 и другие форматы, размером примерно от 3,4 до 10,6 ГБ. Это позволяет выбирать между требованиями к памяти, скоростью и качеством; автор указывает, что i1-Q4_K_M является быстрым рекомендуемым вариантом, а i1-Q4_K_S предлагает сбалансированное соотношение размера, скорости и качества. Низкобитные варианты могут заметно уступать по качеству. Архитектура, размер контекстного окна, мультимодальность и дополнительные характеристики в README не указаны. Лицензия модели обозначена как Gemma.

Zarablend L2 7b — текстовая генеративная модель семейства Llama 2, созданная слиянием Nous Hermes Llama2 7B и Airoboros L2 7B GPT4 2.0 в пропорции 66% к 34%, а затем объединённая с LoRA-адаптером LimaRP Llama2 7B. Репозиторий содержит веса PyTorch; в карточке также упомянуты отдельные квантизированные варианты GGML и GPTQ от TheBloke. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и диалоговых сценариев с форматами запросов, унаследованными от Nous Hermes, Airoboros и LimaRP. Размер в метаданных — 6,6 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Карточка не приводит подтверждённый перечень языков или специальных прикладных областей. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в доступных данных.

zephyr-7b-gemma-sft — диалоговая языковая модель, дообученная автором li-muyang на базе google/gemma-7b с использованием набора HuggingFaceH4/deita-10k-v0-sft. Модель содержит 8,2 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Gemma и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения диалога и других сценариев генерации текста. Максимальная длина контекста составляет 8192 токена. В README указано значение loss 1,1043 на наборе оценки, но дополнительных результатов или описания методики оценки нет. Модель распространяется по лицензии Gemma. README не содержит подробных сведений о предполагаемом применении и ограничениях; условия лицензии следует учитывать при использовании.

zephyr-alpha-Nebula-v2-7B — объединённая разговорная языковая модель, созданная Weyaxi на основе HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha и адаптера PulsarAI/Nebula-v2-7B-Lora. Она предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; карточка указывает английский язык. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. README не приводит результатов оценки модели, поэтому её качество по указанным бенчмаркам оценить нельзя.

ShenaoZ/0.00005_withdpo_4iters_bs256_555lr_iter_1 — дообученная разработчиком ShenaoZ языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров. Она основана на HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и дополнительно обучена методом DPO на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель предназначена для общения в текстовом формате и генерации ответов; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указана английская языковая основа базовой модели, но README не описывает отдельные языковые возможности этой версии. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. README не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

Это дообученная методом DPO версия модели ShenaoZ/0.00005_withdpo_4iters_bs256_555lr_iter_1, созданная на исходном и обновлённом наборах данных. Модель семейства Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров предназначена для текстового общения и генерации ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указаны возможность диалогового общения, формат весов safetensors и лицензия MIT. Карточка не приводит подробностей о назначении наборов данных, оценке качества или известных ограничениях, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

ShenaoZ/0.00005_withdpo_4iters_bs256_555lr_iter_3 — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она основана на ShenaoZ/0.00005_withdpo_4iters_bs256_555lr_iter_2 и обучена на наборах данных updated и original; в метаданных отмечена поддержка чата. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, например для ответов на сообщения и продолжения беседы. Размер контекста — до 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors. Лицензия — MIT. README не описывает конкретные области применения, языки или результаты оценки качества.

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.

ShenaoZhang создал дообученную модель Mistral для генерации текста и общения в формате чата. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Базовая модель — HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta; для дообучения использованы наборы данных updated и original. Модель подходит для генерации ответов и ведения текстовых диалогов. В карточке указана лицензия MIT. Сведения о целевых сценариях, оценке качества и специальных ограничениях в README не приведены.

Модель ShenaoZhang/0.0005_idpo_same_nodpo_replace_iter_2 — дообученная версия ShenaoZhang/0.0005_idpo_same_nodpo_replace_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и чат-диалогов. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов; веса представлены в формате Safetensors. Модель можно применять для диалогового взаимодействия и генерации текста. Карточка не описывает специальные возможности, результаты оценки качества или ограничения поведения. Лицензия — MIT.

Модель ShenaoZ/0.001_3iters_bs128_declr_nodpo_zephyrbeta_userresponse_iter_1 — дообученная чат-модель на базе HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta. Она предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на пользовательские запросы. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке указано обучение на наборах данных updated и original, но подробности о данных и оценке отсутствуют. Лицензия — MIT.

ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_nodpo_iter_1 — дообученная модель Mistral, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обученная на наборах данных updated и original. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; принимает текст и выдаёт текст. Основной язык базовой модели — английский. Лицензия — MIT. README не приводит дополнительных сведений о назначении, оценке качества и известных ограничениях модели.

Это дообученная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_nodpo_iter_2. Она предназначена для генерации текста и диалогов; карточка указывает обучение на наборах updated и original. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений применения.

ShenaoZ/0.001_ablation_5iters_bs256_nodpo_iter_1 — дообученная модель Mistral, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обученная на наборах данных updated и original. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста и общения в чате; она принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ответов и генерации текста на основе пользовательских запросов. В README не приведены подробности обучения и оценки качества, поэтому надёжность ответов и специализацию на отдельных областях по доступным сведениям определить нельзя. Лицензия — MIT.

Диалоговая языковая модель ShenaoZ, созданная дообучением ShenaoZ/0.001_ablation_5iters_bs256_useresponse_iter_1 на наборах данных updated и original. Она основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель может использоваться для генерации ответов и продолжения диалога на основе текстовых запросов. Данных о специальных областях применения, поддерживаемых языках и оценке качества в карточке нет. Лицензия MIT.