III.4Клиентская поддержка и customer success

ShadowYamshadow_Strangemerges_30Experiment28 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель создана путём слияния automerger/ShadowYamshadow-7B и automerger/Strangemerges_30Experiment28-7B. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Shisa V2 Qwen2.5 7B — двуязычная чат-модель общего назначения от Shisa.AI, полученная дообучением Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста на японском и английском языках. Разработчики сосредоточились на постобучении на синтетических данных, чтобы улучшить качество японских ответов, сохранив возможности базовой модели на английском языке. Модель подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям, многоходового общения, ролевых диалогов и перевода между японским и английским. Она выдаёт текст, поддерживает интерфейс вызова инструментов и использует шаблон чата базовой модели. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; в README для семейства приведено значение 128K/8K, поэтому доступная длина может зависеть от конфигурации и способа запуска. Модель использует Transformers и формат safetensors. По опубликованным оценкам модель улучшает ряд японских бенчмарков относительно Qwen2.5-7B-Instruct, хотя в некоторых англоязычных тестах базовая модель показывает более высокие результаты. Лицензия — Apache 2.0. Результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных пользовательских данных; модель может ошибаться и генерировать неточные ответы.

SJT-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров, созданная с помощью mergekit и метода TIES. В качестве базовой использована hotmailuser/QwenSlerp2-14B, также в объединение вошла djuna/Q2.5-Veltha-14B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает японский и английский языки и имеет контекст длиной до 131 072 токенов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Starling-LM-11B-alpha-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Delcos/Starling-LM-11B-alpha методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Experiment28 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment24Experiment28-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные ограничения качества; возможности стоит оценивать на задачах конкретного приложения.

Trurl 2 13B — диалоговая языковая модель, дообученная Voicelab.AI на основе Llama 2. Это авторегрессионный трансформер с 12,9 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. Модель предназначена для диалогов в формате помощника и других задач генерации естественного языка на польском и английском языках. При обучении использовались более 1,7 млрд токенов из частных и открытых данных, включая диалоги, вопросы и ответы, а также примеры для извлечения и анализа JSON. Для чат-сценариев требуется форматирование запросов по шаблону диалога Llama 2. Модель может давать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; её проверка охватывала не все сценарии. Перед внедрением рекомендуется оценить качество и безопасность для конкретного применения. README указывает, что модель предназначена для коммерческого и исследовательского использования, однако конкретная лицензия в предоставленных данных не приведена.

Ultravox v0.7 GLM 4.6 — мультимодальная речевая языковая модель от Ultravox.ai. Она объединяет языковую модель GLM 4.6 с речевым энкодером whisper-large-v3-turbo: принимает речь и текстовый контекст, после чего формирует текстовый ответ. Модель предназначена для распознавания речи, понимания аудио, ответов на вопросы по аудиозаписям и перевода речи. В README сообщается о тестировании на BigBenchAudio, VoiceBench, CoVoST 2 и LibriSpeech; в частности, приведены результаты для аудио-рассуждений, речевого перевода и распознавания. Метаданные указывают архитектуру Ultravox и формат safetensors. Версия v0.7 построена на GLM 4.6; README также описывает обучение на смеси наборов для ASR, речевого перевода и аудио с шумом. Модель принимает аудио вместе с текстом, например текстовую системную инструкцию и голосовое сообщение, и выдаёт текст. В карточке заявлена поддержка многозадачных сценариев работы с речью, однако точные ограничения по языкам и размеру контекста не приведены. Лицензия — MIT. README указывает, что использование собственных системных инструкций учитывалось при оценке; результаты тестов сами по себе не гарантируют качество на других данных.

UniWiZ-7B-v0.1 — языковая модель Proto-AI на архитектуре Mistral-7B с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, суммаризации, ответов на вопросы и диалогов, а также для образовательных сценариев и создания контента. Модель обучена на подборке данных из разных областей знаний с акцентом на безопасность; контекст — до 32 768 токенов. Модель может помогать создавать статьи и творческие тексты, сокращать документы и объяснять понятия. В README отмечены ограничения на редкие и узкоспециализированные темы, а также вероятность предвзятых, оскорбительных или иных нежелательных ответов, несмотря на меры безопасности. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

VibeVoice-ASR — мультиязычная модель Microsoft для распознавания речи, доступная в версии, совместимой с Transformers. Она принимает аудио и формирует транскрипцию с текстом, временными метками и указанием говорящего; также можно передавать контекстные подсказки, например имена или специальные термины, чтобы помочь распознаванию.

tmnam20/xlm-roberta-base-qqp-100 — модель классификации текстовых пар, созданная дообучением XLM-RoBERTa Base на наборе tmnam20/VieGLUE/QQP. Она предназначена для определения связи между двумя вопросами, например для выявления дубликатов и поиска похожих вопросов. Модель использует архитектуру XLM-RoBERTa для классификации последовательностей, содержит 305,2 млн параметров и принимает текст; заявленная длина контекста — 514 токенов. В README приведены результаты на оценочной выборке: accuracy 0,8946 и F1 0,8587. Репозиторий распространяется под лицензией MIT. Карточка не уточняет поддерживаемые языки и ограничения применения; метаданные указывают английский язык, но обучающий набор называется VieGLUE, поэтому язык модели определён не вполне однозначно.

YamshadowInex12_ShadowCalme — объединённая языковая модель MaziyarPanahi, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0.

Zenith-7B-dpo-v1 — диалоговая языковая модель Xenon1 на архитектуре Mistral, дообученная на Mistral-7B-v0.1 с использованием набора Ultrafeedback и техник из статьи Self-Rewarding Language Models. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и ведения диалога; для запросов используется формат Mistral с маркерами [INST] и [/INST], также доступен шаблон чата Transformers. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатор Byte-fallback BPE. Максимальный контекст — 32 768 токенов. Указана поддержка английского языка; опубликованные веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Alloma-3B-Instruct — узбекски-оптимизированная инструктивная языковая модель серии Alloma, разработанная uzlm на базе Meta Llama 3.2 3B Instruct. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для перевода между узбекским и английским, ответов на вопросы и суммаризации. Разработчики продолжили предобучение на 2,4 млрд токенов узбекских и английских текстов, а затем выполнили дообучение на инструкциях. Токенизатор адаптирован для узбекского: по данным карточки, он использует в среднем 1,7 токена на узбекское слово вместо примерно 3,5 у исходного токенизатора Llama. В README указан контекст 2048 токенов во время обучения; метаданные сообщают нативный контекст 131072 токена. Карточка отмечает возможность запуска примерно с 2 ГБ видеопамяти при квантизации. Модель показывает улучшение относительно базовой версии в приведённых тестах перевода и анализа тональности на узбекском, но авторы отмечают снижение результатов в отдельных англоязычных тестах и классификации новостей, связывая это с забыванием навыков следования английским инструкциям. Для использования действует лицензия Llama 3.2.

laion/anh-bloomz-7b1-mt-cross-lingual — дообученная модель семейства BLOOMZ, созданная LAION на основе bloomz-7b1-mt с использованием набора инструкций cross_lingual.jsonl из laion/Anh. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 9,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций в многоязычных сценариях. Она может применяться для ответов на запросы и генерации текста на разных языках; доступный контекст составляет 2048 токенов. Модель использует архитектуру BloomForCausalLM и формат PyTorch, а для запуска подходит библиотека Transformers. В карточке указана лицензия bigscience-openrail-m. Поддерживаемые языки описаны как многоязычные без перечисления отдельных языков. Указанные данные не содержат результатов оценки качества или подробностей об ограничениях сверх размера контекста и условий лицензии.

Aura_Qwen_7B — созданная с помощью mergekit объединённая языковая модель на базе архитектуры Qwen2. В неё вошли jeiku/dontusethis и ResplendentAI/Qwen_jeiku_LoRA_128; при объединении использован метод passthrough, веса представлены в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. Карточка не уточняет языки, на которых модель обучалась, её специализацию или лицензию.

A.X 4.0 Light — компактная языковая модель для генерации текста, разработанная SKT AI Model Lab и выпущенная SK Telecom в составе семейства A.X 4.0. Модель создана на базе открытой архитектуры Qwen2.5 и дополнительно обучена на крупномасштабных корейских данных. Она поддерживает английский и корейский языки и предназначена для диалоговых приложений, обработки текста, корпоративных сценариев и локального развёртывания. Модель содержит около 7 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Она ориентирована прежде всего на понимание корейского языка, корейской культуры и контекста; в заявленных тестах показывает 64,15 балла на KMMLU, 68,05 на CLIcK и 79,50 на Ko-MT-Bench. На английском языке модель также пригодна для общих задач, однако результаты на MMLU ниже, чем у некоторых сопоставимых моделей того же класса. К сильным сторонам относятся сравнительно небольшой размер, пригодность для эффективного развёртывания, хорошее следование инструкциям и повышенная производительность в корейскоязычных задачах. Ограничениями являются меньший контекст и более низкие показатели по ряду общих, математических и кодовых тестов по сравнению с крупными моделями семейства A.X 4.0. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

linydub/bart-large-samsum — модель суммаризации диалогов, дообученная с помощью Microsoft Azure Machine Learning на корпусе SAMSum от базового чекпойнта facebook/bart-large. Она принимает текст переписки и генерирует краткое изложение; подходит, например, для фиксации итогов чатов и обзора диалогов. Модель основана на BART, содержит около 252,8 млн параметров и имеет контекст длиной до 1024 токенов. Карточка приводит результаты оценки на SAMSum: ROUGE-1 55,02, ROUGE-2 29,60 и ROUGE-L 44,91. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Bielik-PL-11B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель с 11 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с центром ACK Cyfronet AGH. Это дообученная для выполнения инструкций версия Bielik-11B-v3-Base-20250730 с заменённым на APT4 токенизатором, оптимизированным для польского языка. Модель имеет архитектуру causal decoder-only и использует шаблон чата ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения языковых инструкций. Она обучена на текстах на 32 европейских языках с акцентом на польский; обучение включало многоходовые диалоги, задачи на логику, STEM, математику и использование инструментов. Разработчики отмечают высокую способность работать с польским и другими европейскими языками. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы и не имеет встроенных механизмов модерации. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели cpral/Bielik-PL-Minitron-7B-v3.0-Instruct-ungated на Hugging Face совпадает с карточкой speakleash/Bielik-PL-Minitron-7B-v3.0-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Bielik-PL-Minitron-7B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель SpeakLeash и ACK Cyfronet AGH с архитектурой causal decoder-only и 7,35 млрд параметров. Это дообученная и сжатая версия Bielik-11B-v3-Base-20250730: модель прошла структурное прореживание и дистилляцию, затем настройку на следование инструкциям и выравнивание предпочтений. Для диалога используется шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения языковых задач на польском и других европейских языках. Она обучалась на корпусе из 32 европейских языков с особым акцентом на польский; README сообщает о сохранении около 90% производительности исходной модели и ускорении вывода до 50% после сжатия. Лицензия Apache 2.0. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы; встроенных механизмов модерации нет, поэтому результаты следует проверять, а для сценариев с требованиями к модерации нужны внешние меры контроля.

Clown-Saul-Extended — объединённая языковая модель, созданная arcee-ai с помощью mergekit из arcee-ai/Clown-DPO-Extended и arcee-ai/Saul-Instruct-Extended. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 8,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев. В README описан метод объединения slerp и конфигурация, сочетающая слои двух исходных моделей. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Cosmosis-3x34B — разговорная языковая модель Weyaxi, построенная на архитектуре Mixtral с разреженной экспертной структурой MoE. В репозитории указано 33,9 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Метаданные указывают контекст длиной до 200 000 токенов. Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В README приведены варианты шаблонов запросов ChatML, Human Assistant, Alpaca и Vicuna, но автор не определяет предпочтительный шаблон и отсылает к шаблонам модели bagel-dpo-34b-v0.2. В README также приведены результаты оценки на бенчмарках, включая средний результат 75,39. Модель основана на объединении нескольких экспертных моделей; точная схема создания описана в конфигурации воспроизведения, однако доступный текст README её не раскрывает. Лицензия обозначена в метаданных как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории. Автор отмечает неопределённость с выбором шаблона промпта.

Dhee-NxtGen-Qwen3-Indic — многоязычная языковая модель DheeYantra, разработанная совместно с NxtGen Cloud Technologies Pvt. Ltd. Она основана на архитектуре Qwen3-4B и содержит 3,7 млрд параметров; модель предназначена для диалогов в формате ассистента, рассуждений и сценариев с вызовом функций в 14 индийских языках. Для работы с текстом поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Модель генерирует текст на письме целевых языков и подходит для суммаризации, ответов на вопросы, учебных и государственных помощников, а также многоязычных диалоговых систем. Она доступна для Transformers и оптимизирована для инференса через vLLM. Лицензия Apache-2.0. Качество может различаться между языками; смешение языков в запросах может его снизить. Модель может ошибаться и галлюцинировать, поэтому не предназначена для медицинских, юридических и других критически важных применений. Для инференса через vLLM указаны требования к GPU с compute capability не ниже 8.0; V100 не поддерживается.

Модель monakth/distilbert-base-multilingual-cased-finetuned-squad — дообученная версия multilingual cased DistilBERT для извлечения ответов на вопросы. Она принимает вопрос и текстовый контекст и предсказывает фрагмент контекста в качестве ответа. Обучение проводилось на датасете SQuAD; для неё указан результат Loss 1,1954 на наборе оценки. Модель построена на архитектуре DistilBERT и предназначена для сценариев, где ответ можно найти в предоставленном тексте: например, для поиска ответов в документах или справочных материалах. Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия — Apache-2.0.

Eurydice 24b v3 — диалоговая языковая модель от Aixon Lab, созданная дообучением Mistral Small 3.1 24B Instruct. Это плотная трансформерная причинная модель с 23,4 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она предназначена для многосторонних диалогов, генерации текста, ответов на вопросы и анализа; автор отмечает сильные стороны в понимании контекста, творческом письме, естественном общении и рассказывании историй. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке основным языком назван английский; также может поддерживаться ряд других языков. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Результаты сравнительных оценок не приведены. Возможны смещения и ошибки, поэтому ответы следует проверять.

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_ShadowCalme — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и имеющая контекстное окно до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не уточняют языковую специализацию модели или дополнительные ограничения.

Flammen-Kunoichi-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная nbeerbower с помощью mergekit и метода SLERP из nbeerbower/flammen4-mistral-7B и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоги и ответы на вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors и доступны по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

GPT-OSS-NEMO-20B — дообученная с помощью SFT и LoRA модель OpenAI GPT-OSS-20B, представленная автором карточки как модель для многоязычных рассуждений и диалогов. Она использует архитектуру GPT-OSS с Mixture of Experts; в метаданных указано 1,6 млрд параметров, контекст — 131 072 токена. Карточка описывает обучение на наборе HuggingFaceH4/Multilingual-Thinking и заявляет поддержку английского, испанского, арабского, французского, немецкого, китайского, японского, корейского, хинди и русского языков. Модель предназначена для ответов на вопросы, многошагового решения задач и диалога на разных языках, в том числе с рассуждением на одном языке и ответом на другом. Она принимает текст и генерирует текст; автор заявляет возможность задавать язык рассуждений через системное сообщение. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество может различаться между языками, а рассуждения на языках с меньшим объёмом обучающих данных могут быть слабее. Факты в ответах следует проверять; модель также может воспроизводить смещения из обучающих данных.

Granite Speech 5.0 TurboCTC — компактная модель распознавания английской речи от IBM с 470 млн параметров. Она предназначена для быстрой транскрибации речи в текст и рассчитана на развертывание на ноутбуках, смартфонах и других устройствах с ограниченными ресурсами. Модель использует акустический энкодер Conformer с блочным self-attention, self-conditioning и временным уменьшением частоты представлений. Она обучена на примерно 60 000 часах английского аудио и применяет CTC с жадным неавторегрессионным декодированием, что обеспечивает высокую скорость вывода. Поддерживается Transformers; для локального запуска также описаны варианты MLX Audio и transcribe.cpp. Модель подходит для корпоративной транскрибации с низкой задержкой и высокой пропускной способностью. Обучающие данные включают общедоступные аудиокорпуса и синтетические примеры, в том числе речь с числами, валютами и адресами. Поддерживается английский язык; лицензия — Apache 2.0. Модель ориентирована на английскую речь, поэтому её не следует считать многоязычной.

Josiefied-Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v4 — диалоговая языковая модель, разработанная Gökdeniz Gülmez и дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Это плотная модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров в формате Safetensors; она предназначена для генерации текста и общения в чате. Модель ориентирована на менее ограниченные ответы, хотя автор отмечает, что на экстремальные запросы она всё ещё может реагировать сдержанно. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает интерфейс вызова инструментов и контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны английский, немецкий, французский, испанский, португальский, итальянский, русский, китайский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки. Для обработки более длинного контекста README описывает масштабирование YaRN, которое может снижать производительность на коротких текстах при статической настройке. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Автор предупреждает о возможных ограничениях и рекомендует использовать её на свой риск; приведённые в карточке результаты оценки не гарантируют качества для конкретных задач.

core-3/kuno-dogwalker-7b — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и mlabonne/AlphaMonarch-7B методом slerp с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; базовые модели ориентированы на общение, следование инструкциям и рассуждения. Контекст модели составляет 8192 токена. В README приведены результаты на наборах ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K; автор отмечает, что стиль письма уступает kuno-royale-v2-7b. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 2.0, которая ограничивает коммерческое использование.