III.4Клиентская поддержка и customer success

YamT3qm7xp_YamOgno — объединённая методом слияния модель семейства Mistral от MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/YamOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели yulan-team/YuLan-Base-12b на Hugging Face совпадает с карточкой yulan-team/YuLan-Chat-3-12b, поэтому описание составлено по ней. YuLan-Chat-3-12B — диалоговая большая языковая модель, разработанная исследователями Высшей школы искусственного интеллекта имени Гаолин при Народном университете Китая. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 11,7 млрд параметров и предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций. Она обучена с нуля на англоязычных, китайских и многоязычных данных, а затем дообучена на качественных англо-китайских инструкциях и данных о человеческих предпочтениях с помощью обучения по учебной программе. Модель поддерживает контекст до 4096 токенов и ориентирована прежде всего на английский и китайский языки. Её можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы, генерации и преобразования текста. В карточке указана лицензия MIT. Модель может генерировать неожиданные ответы, включая предвзятое, дискриминационное или вредоносное содержание.

AISquare-Instruct-SOLAR-10.7b-v0.5.32 — инструкционная языковая модель команды UI Platform компании Inswave Systems. Она основана на upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 и предназначена для генерации текста по запросам и инструкциям. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 10,6 млрд параметров и принимает текст; нативное окно контекста — 4096 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель опубликована в формате PyTorch и распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Mungert/Apriel-1.6-15b-Thinker-GGUF — GGUF-версия мультимодальной модели Apriel-1.6-15B-Thinker, разработанной ServiceNow в рамках серии Apriel SLM. Модель предназначена для рассуждений по тексту и изображениям, диалоговых приложений, следования инструкциям, работы с функциями и инструментами, а также корпоративных сценариев, включая телекоммуникации, розничную торговлю и авиаперевозки. Модель содержит около 15 млрд параметров и поддерживает текстово-изображённые входы. GGUF-файлы созданы с использованием llama.cpp; в процессе квантования для отдельных важных слоёв применялось повышение точности сверх стандартной конфигурации IMatrix, что должно улучшать качество при заданном уровне квантования, хотя увеличивает размер файла. Заявлены более эффективное расходование токенов рассуждений по сравнению с Apriel-1.5-15B-Thinker, конкурентоспособные результаты на ряде бенчмарков и возможность запуска на одной GPU. Для вызовов инструментов предусмотрены специальные токены, включая <tool_calls> и </tool_calls>. Сильные стороны модели — сочетание мультимодального reasoning, относительно небольшого размера, эффективности по памяти и поддержки сценариев function calling. Ограничения конкретного GGUF-файла зависят от выбранного уровня квантования: снижение точности может влиять на качество, а повышенная точность отдельных слоёв увеличивает размер модели. В представленных данных не указаны контекстное окно, языки, точные требования к памяти и полный перечень ограничений базовой модели. Лицензия — MIT.

Moritz Laurer дообучил DeBERTa-v3-base от Microsoft на 392 702 парах MultiNLI для классификации текстов по заданным категориям без отдельного обучения на этих категориях. Модель сопоставляет посылку и гипотезу и оценивает, следует ли гипотеза из текста; это позволяет использовать её для классификации с нулевым обучением и задач вывода по естественному языку. Модель основана на архитектуре DeBERTa-v2, содержит 211,6 млн параметров и принимает текст с контекстом до 512 токенов. В README указана точность 0,90 на тестовой части MultiNLI. Веса доступны в форматах PyTorch и safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

EmertonMonarch-7B-slerp — языковая модель для генерации текста, созданная объединением моделей mlabonne/Monarch-7B и yleo/EmertonBeagle-7B-dpo методом SLERP с помощью LazyMergekit. Это плотная модель архитектуры MistralForCausalLM размером 7,1 млрд параметров; для неё указан контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, подходя для диалогов и общих языковых задач. Модель опубликована в формате safetensors и использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка описывает состав слияния и параметры объединения, но не приводит отдельные оценки качества или подробные ограничения применения.

EuroLLM-1.7B-Instruct — мультиязычная языковая модель с 1,7 млрд параметров, разработанная Unbabel, Instituto Superior Técnico, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh и другими исследовательскими организациями при финансировании Европейского союза. Это первая версия серии EuroLLM, дообученная следовать инструкциям; модель построена на плотном Transformer с архитектурой Llama, групповым запросным вниманием, RMSNorm, SwiGLU и RoPE. Длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов, выполнения общих текстовых инструкций и машинного перевода. Она поддерживает множество европейских языков, а также арабский, китайский, хинди, японский и корейский. В карточке приведены результаты тестирования перевода на FLORES-200, WMT-23 и WMT-24; на FLORES-200 модель превзошла сравниваемую Gemma-2B и показала конкурентные результаты относительно Gemma-7B. Модель не прошла выравнивание по предпочтениям людей и может выдавать галлюцинации, вредоносный или ложный текст. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Experiment26Yam_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral. Она создана путём слияния automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment26Experiment26 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Experiment26-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, принимающая текст и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Весовые файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Strangemerges_32Strangemerges_30 — объединённая модель семейства Mistral, созданная слиянием двух моделей: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Она предназначена для генерации текста и построена на архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области, поддерживаемые языки или дополнительные возможности, поэтому модель следует рассматривать как генеративную модель общего назначения.

Experiment28T3q_Experiment28Experiment24 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Strangemerges_32Ogno — объединённая языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B; веса доступны в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

philschmid/flan-t5-base-samsum — модель на базе google/flan-t5-base, дообученная разработчиком philschmid на наборе диалогов SAMSum. Она предназначена для суммаризации переписок и разговоров: на вход подаётся текст диалога, на выходе — краткое резюме. Модель использует архитектуру T5 и содержит 123,8 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Доступны веса PyTorch. На оценочном наборе указаны значения ROUGE-1 47,24, ROUGE-2 23,51 и ROUGE-L 39,63. Карточка не описывает поддержку языков и не приводит иных ограничений или рекомендаций по применению. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Aliados/gemma-3-1b-it на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gemma-3-1b-it, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gemma-3-1b-it — диалоговая версия Gemma 3, размещённая Unsloth и основанная на Google/gemma-3-1b-it. Это плотная языковая модель Gemma3ForCausalLM примерно с 1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения по инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель работает через Transformers и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и писем, суммаризации и ответов на вопросы. В README описаны возможности семейства Gemma 3, включая мультимодальный ввод изображений, но этот конкретный чекпойнт имеет текстовую архитектуру и базовую модель Gemma 3 на 1 млрд параметров; поэтому поддержку изображений ему не приписываю. Метаданные указывают английский язык. Лицензия — Gemma. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться в фактах, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами. Качество зависит от промпта и контекста.

google/gemma-3-270m-qat-q4_0-unquantized — текстовая модель Google из семейства Gemma 3, основанная на google/gemma-3-270m. Метаданные классифицируют её как дообученную модель для генерации текста; веса размещены в формате safetensors. Суффикс имени указывает на QAT Q4_0, однако README и метаданные не объясняют, что именно означает «unquantized» для опубликованных весов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, ответов на вопросы и суммаризации. README семейства Gemma 3 описывает также ввод изображений и контекст до 128K токенов, но эти характеристики не подтверждены отдельно для данной компактной текстовой модели. В карточке заявлена поддержка более 140 языков; сведения о её основной языковой специализации отсутствуют. Возможные ограничения включают фактические ошибки, отражение предвзятости обучающих данных и трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Лицензия — Gemma; её условия использования следует учитывать при развёртывании.

haLLawa4-7b — слитая языковая модель, опубликованная AbacusResearch. Она объединяет Monarch-7B, OGNO-7B и haLLAwa3 с помощью mergekit и метода DARE-TIES; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач, включая диалог и ответы на запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель подходит для создания ответов и текста, а опубликованные результаты включают оценки на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. README не сообщает отдельного перечня языков или специализированных областей применения, поэтому модель следует рассматривать как общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

Kev-27B — модель принятия решений, разработанная Jared Palmer. Она обрабатывает один документ или другое текстовое состояние и набор типизированных вопросов с заданными вариантами ответа, а затем за один проход выдаёт вероятности для вариантов, наиболее вероятный ответ и оценку уверенности. Модель предназначена для классификации, маршрутизации и проверки документов, а также для сценариев, где уверенные случаи можно автоматизировать, а сомнительные отправлять на проверку человеку. Она поддерживает API TypeSafe System One и совместима с его SDK. В основе — плотная текстовая архитектура Qwen3.8-27B с 22,3 млрд параметров: причинный языковой backbone работает в режиме без генерации текста, а указательная голова оценивает заданные варианты. Все веса backbone дообучены; версия 2 получена усреднением полновесной тонкой настройки с версией 1. Модель рассчитана на английский язык и состояния до 65 536 токенов; для длинных входов требуется мощное оборудование, включая GPU класса 80 ГБ или Mac с достаточной памятью. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель возвращает оценки только для переданных вариантов и не предназначена для свободной генерации, чата, суммаризации или открытых вопросов. На коротких состояниях версия 2 не превосходит v1, а на длинных контрактах может быть менее точной и чрезмерно уверенной; калибровку следует проверять на данных конкретного применения. Для решений с юридическими, медицинскими, финансовыми или иными серьёзными последствиями нужна проверка человеком.

LakeExpander — объединённая языковая модель, созданная allstax с помощью mergekit из cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser и allstax/AI-G-Expander-v6. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров; веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Объединение выполнено методом SLERP с типом данных float16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированной предметной области или гарантированных характеристиках качества в карточке нет.

Llama 2 70B Chat — разработанная Meta диалоговая языковая модель на 70 млрд параметров. Это авторегрессионный трансформер, дообученный с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей; версия в репозитории подготовлена для работы с Hugging Face Transformers и хранится в форматах PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена прежде всего для диалогов в формате ассистента на английском языке: ответы на вопросы, ведение беседы и другие сценарии генерации текста. Контекст составляет 4 тыс. токенов; вариант на 70B использует Grouped-Query Attention для более масштабируемого вывода. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, а испытания не охватывали все сценарии. Перед внедрением рекомендуется проверка безопасности и настройка под конкретное применение. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2; для получения весов требуется принять её условия.

Llama 2 7B Chat — текстовая авторегрессионная модель Meta на архитектуре Transformer, настроенная для диалогов с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Версия содержит 7 млрд параметров и представлена в формате Hugging Face Transformers с весами PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов с ассистентом, ответов на вопросы, объяснений и других сценариев генерации на английском языке; для корректной работы следует использовать формат диалога Llama 2 Chat. Контекстное окно — до 4 тыс. токенов. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед внедрением требуется проверка безопасности под конкретный сценарий. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2, условия которой необходимо принять для получения весов.

Llama-Express.1-Tiny — компактная текстовая языковая модель, разработанная prithivMLmods на основе Meta Llama 3.2 1B Instruct и дообученная на наборах данных с длинными цепочками рассуждений. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1,2 млрд параметров; для запуска карточка рекомендует Transformers версии 4.43.0 или новее. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для многоязычного диалога, следования инструкциям, суммаризации и сценариев поиска с последующим извлечением и обобщением сведений. Она принимает текст и генерирует текст; также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Английский указан в языковых метаданных, а описание заявляет многоязычное применение без перечисления остальных языков. Карточка заявляет оптимизацию для длинных рассуждений и диалогов, но не приводит независимых оценок качества. Возможны предвзятые или неуместные ответы, снижение качества на малоресурсных языках и ухудшение результатов при неоднозначных запросах или очень длинном контексте; модель не получает актуальные сведения из интернета сама по себе. Лицензия — Llama 3.2.

Llama-Thinker-3B-Preview — мультиязычная генеративная модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.2, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Модель содержит 3,2 млрд параметров и предназначена для диалога, генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. По карточке, обучение включало supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные перечисляют английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель доступна в формате safetensors и запускается через Transformers; для локального запуска карточка также описывает использование квантованных вариантов через Ollama. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Louis_GRC-7B-slerp-M2 — объединённая языковая модель, опубликованная LouisGRC и собранная с помощью LazyMergekit на основе Mistral-7B-v0.1 и моделей MonarchLake-7B, Experiment21-7B и M7-7b. В конфигурации указаны метод слияния dare_ties и точность float16; модель имеет архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстным окном до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; в доступных данных не заявлены специализированные предметные области или языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии, сведения о которой в предоставленных данных отсутствуют.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment29Experiment24 — объединённая модель для генерации текста и диалогов, опубликованная MaziyarPanahi. Она создана на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B; архитектура — MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ведения диалогов. Лицензия — Apache-2.0. В доступной карточке не приведены сведения о языках обучения и результаты оценки качества.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment26Shadow — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Shadow-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и выдаёт текст; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не уточняют языковую специализацию и дополнительные возможности модели.

MeliodasPercival_01_T3qT3qm7 — объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qT3qm7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это GGUF-сборка Meta-Llama-3-1-8B-Instruct-f16-gguf, опубликованная ProfessorF (Nick V. Flor) для воспроизводимости исследований. Репозиторий содержит модель в формате GGUF F16; метаданные указывают на чат-возможности и генерацию текста. README описывает семейство Llama 3.2, но его сведения о размерах 1B и 3B и контексте 128k не подтверждают характеристики именно этой 8B-сборки. Модель предназначена для диалогового помощника и генерации текста, включая ответы на вопросы, суммаризацию, поиск знаний и переформулирование запросов. В README перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский; метаданные также содержат эти языки. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 Community License, которая допускает коммерческое и исследовательское применение на своих условиях. Качество и ограничения этой конкретной сборки отдельно не описаны.

Minotaur 13B — инструктивно дообученная языковая модель OpenAccess AI Collective на базе LLaMA-13B. Она предназначена для диалоговых ответов, следования инструкциям, объяснений и генерации прозы; модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Обучение проведено на открытых наборах инструкций, включая WizardLM, Alpaca-CoT, GPTeacher, ScienceQA, задачи по математике и естественным наукам, а также наборы для суммаризации и рассуждений. Используется формат диалоговых подсказок с метками USER: и ASSISTANT:.

Mixtral_7Bx2_MoE — языковая модель семейства Mixtral, опубликованная cloudyu. Это объединённая модель (MoE) на основе NurtureAI/neural-chat-7b-v3-16k и mncai/mistral-7b-dpo-v6; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, ответов на вопросы и текстовых задач общего назначения. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 73,43, ARC — 71,25 и HellaSwag — 87,45. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Языки, на которых модель специально оценивалась или оптимизирована, в предоставленных данных не обозначены.

clapAI/modernBERT-large-multilingual-sentiment — мультиязычная модель классификации тональности, разработанная на базе ModernBERT-large и дообученная командой clapAI на наборе clapAI/MultiLingualSentiment. Она предназначена для определения тональности текста, в том числе отзывов о товарах и местах, на языках из набора обучения. Модель использует плотный двунаправленный энкодер ModernBERT с архитектурой ModernBertForSequenceClassification и содержит около 395 млн параметров. Максимальная длина контекста — 8192 токена. В README для неё указан F1-score 81,4 на тестовой выборке MultiLingualSentiment; результат зависит от языка и данных конкретного применения. Модель поддерживает 16 языков, включая английский, китайский, вьетнамский, корейский, японский, арабский, немецкий, испанский, французский, хинди, индонезийский, итальянский, малайский, португальский, русский и турецкий. Для работы требуется библиотека Transformers с поддержкой ModernBERT; README рекомендует FlashAttention для ускорения вывода. Распространяется по лицензии Apache-2.0.