III.4Клиентская поддержка и customer success

LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и ignos/LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указано контекстное окно 32 768 токенов; веса представлены в формате Safetensors. Репозиторий не описывает отдельные специализированные области применения или языки, поэтому модель можно рассматривать как чат-модель общего назначения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или сведений о специальных ограничениях; поведение и надёжность следует проверять на целевых задачах.

Bllossom — двуязычная корейско-английская языковая модель для диалогов и генерации текста, разработанная MLPLab при SeoulTech совместно с Teddysum и Yonsei University. Она основана на Meta Llama 3 70B и дообучена с дополнительным обучением для связывания знаний на корейском и английском языках, расширением корейского словаря, инструктивными данными о корейском языке и культуре и DPO на основе обратной связи. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 69,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для двуязычных диалоговых помощников, следования инструкциям и генерации текста на корейском и английском языках. README также упоминает выравнивание vision transformer, однако метаданные этой версии указывают только генерацию текста, поэтому её не следует считать мультимодальной моделью. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — llama3; применяются условия лицензии Llama 3 от Meta.

Llama-Magpie-3.2-3B-Instruct — языковая модель prithivMLmods, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct на наборе Magpie-Pro-300K-Filtered-H4. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций. Метаданные указывают контекстное окно до 131 072 токенов; модель доступна в формате safetensors и поддерживает чатовый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для создания текстов и кратких пересказов, ответов в чат-ботах и выполнения задач, заданных естественным языком. В карточке указан английский язык; базовая модель описана как мультиязычная, однако README не уточняет языки, на которых именно эта настройка проверена. Качество на конкретных задачах и практический эффект увеличенного контекста не приведены. Указана лицензия CreativeML OpenRAIL-M.

Карточка модели Edgerunners/Lyraea-small-llama-3.1 на Hugging Face совпадает с карточкой Edgerunners/Lyraea-medium-llama-3.1, поэтому описание составлено по ней. Lyraea-medium-llama-3.1 — разговорная языковая модель семейства Llama 3.1, опубликованная Edgerunners. Это средний вариант серии small, medium и large, созданной на основе llama-3.1-8b-128k uncensored. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; автор отмечает, что варианты серии имеют разные сценарии применения. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. В репозитории представлены веса Safetensors. Языковые сведения в карточке не приводятся. Модель предоставляется «как есть» и «по мере доступности», без гарантий; провайдер снимает с себя ответственность за ущерб и не гарантирует соответствие конкретным требованиям или безошибочную работу. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. Данных о специальных областях применения и ограничениях качества в карточке нет.

MeliodasPercival_01_Inex12Strangemerges_32 — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Inex12Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях или целевых языках в карточке нет.

MeliodasPercival_01_Strangemerges_32Ogno — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоги, с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса доступны в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не приводит сведений о специализации модели или результатах оценки качества.

FriendliAI/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-fp8 — языковая instruction-tuned модель для генерации текста, диалогов и выполнения текстовых инструкций. Модель разработана FriendliAI на базе Meta-Llama-3.1-8B от Meta и предназначена для использования в сценариях, требующих компактной модели с пониженной точностью представления FP8. Модель работает с текстом и заявлена для семи языков: английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского. В карточке указаны размер 8B параметров и формат FP8, однако сведения об архитектуре, длине контекста, методе квантования и конкретных показателях качества отсутствуют. Сильной стороной является сочетание инструкционного обучения и относительно небольшого размера, что может упростить развертывание; ограничения и фактическая производительность зависят от инфраструктуры и прикладного сценария. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. При распространении материалов или производных продуктов необходимо соблюдать условия лицензии Meta, включая предоставление текста соглашения, указание «Built with Llama», сохранение атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей требуется отдельное разрешение Meta.

NickyNicky/Mistral-7B-OpenOrca-oasst_top1_2023-08-25-v1 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. В README также указан набор OpenAssistant/oasst_top1_2023-08-25; название модели указывает на версию, связанную с этим набором, но подробности обучения в карточке не приведены. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка заявляет поддержку болгарского, каталанского, чешского, датского, немецкого, английского, испанского, французского, хорватского, венгерского, итальянского, нидерландского, польского, португальского, румынского, русского, словенского, шведского и украинского языков. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Карточка не содержит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении модели, поэтому качество ответов для конкретных языков и задач следует проверять отдельно.

Mystical-dare7-7b — языковая модель семейства Mistral, созданная mvpmaster путём слияния шести моделей с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы и других задач на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает и генерирует текст. В README и метаданных не указаны целевые языки или специализированные прикладные области. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

NeuralDaredevil-12b-32k — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, представленная в репозитории mvpmaster. По карточке, она создана с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/NeuralDaredevil-7B; метаданные классифицируют связь с этой моделью как дообучение. Модель содержит 12,3 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в сценариях с длинным контекстом. Базовая модель описана как диалоговая и DPO-дообученная; в карточке NeuralDaredevil-12b-32k дополнительных специализаций и языков не указано. Файлы представлены в формате safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

MaziyarPanahi/NeuralsirkrishnaShadow_YamNeuralsirkrishna — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает запросы на естественном языке; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель может применяться для диалога, составления текстов и ответов на вопросы. Веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализации по языкам или прикладным областям, поэтому их нельзя подтвердить.

next-32b-i1-GGUF — это набор квантизированных файлов в формате GGUF для языковой модели next-32b, разработанной thelamapi и дополнительно квантизированной mradermacher. Модель дообучалась на наборах данных FineTome-100k, CognitiveKernel-Pro-SFT, KAG-Thinker-training-dataset, ChatGPT-4o-Writing-Prompts, dolphin-r1 и Brief-Pro, поэтому предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений, аналитических и письменных задач. Модель имеет около 32 млрд параметров и относится к transformer-моделям с instruction-tuning. В README заявлена поддержка турецкого, английского, немецкого, испанского, французского, русского, китайского, японского и корейского языков. Указана только текстовая генерация; сведения о мультимодальности и размере контекстного окна отсутствуют. Доступны варианты квантизации от IQ1_S до Q6_K, различающиеся размером, скоростью и качеством; рекомендуются i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S как сбалансированные варианты, а низкоразрядные варианты могут заметно снижать качество. Модель подходит для локального запуска и многоязычных чат-сценариев, однако для работы с большинством вариантов требуется значительный объём памяти. Качество конкретной версии зависит от выбранной квантизации; некоторые варианты в README прямо отмечены как низкокачественные. Лицензия — MIT.

OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B-v2 — языковая модель для генерации текста, созданная PaulML путём слияния моделей paulml/OmniBeagleMBX-v3-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3 с помощью LazyMergekit. Для объединения использован метод SLERP с отдельными параметрами смешивания для слоёв self-attention и MLP. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Карточка не приводит сведений о специализации по языкам или предметным областям. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка не описывает отдельные оценки качества или известные технические ограничения.

Q2.5-Veltha-14B-0.5 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная автором djuna с помощью mergekit. Для слияния использован метод della_linear; базой служила arcee-ai/SuperNova-Medius, также в объединение вошли четыре другие модели семейства Qwen2.5. Модель содержит 14 млрд параметров, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно применять для ответов на запросы, ролевых диалогов и творческого письма; исходные модели в составе объединения ориентированы на инструкции и генерацию историй. Карточка приводит результаты нескольких тестов, включая IFEval и BBH, но не раскрывает полную таблицу оценок. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jeiku/qwen2base — слитая с помощью LazyMergekit модель на архитектуре Qwen2, объединяющая maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP и jeiku/qwen2-1 методом slerp. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors. Мультиязычный базовый компонент рассчитан на общение и генерацию текста. Карточка не уточняет поддерживаемые языки, сравнительное качество слияния или специальные предметные области. Лицензия в доступных сведениях не указана.

MassivDash/Qwen3-4B-heretic — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen3, созданная на основе Qwen/Qwen3-4B-Base. По карточке, к модели применена abliteration — изменение весов, направленное на снижение частоты отказов: в приведённом тесте она отказала в 3 из 100 случаев против 95 из 100 у исходной модели. Это не оценка общей точности или безопасности. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3 и принимает текст для генерации текста и диалоговых ответов. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов. В README для базовой модели приведены сведения о поддержке более 100 языков, режимах рассуждения и обычного диалога; эти характеристики относятся к семейству Qwen3 и не сопровождаются отдельной оценкой для данного чекпойнта. Модель подходит для диалогов, генерации и преобразования текста, включая многоязычные сценарии. Снижение числа отказов может сделать её менее ограничительной, поэтому ответы на чувствительные запросы требуют проверки. Указана лицензия Apache-2.0.

Карточка модели Umbasa/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-UMBASA-V1 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — мультимодальная модель общего назначения от команды Qwen компании Alibaba. Она принимает текст, изображения, аудио и видео и формирует потоковые ответы текстом и естественной речью; вариант Instruct включает компоненты Thinker и Talker. Архитектура MoE использует разделение на Thinker и Talker, а модель рассчитана на низколатентное взаимодействие в реальном времени и управление поведением через системные промпты. Модель предназначена для голосовых диалогов, распознавания и понимания речи, описания аудио и видео, а также ответов на вопросы по изображениям и смешанным мультимодальным входам. README заявляет поддержку 119 языков для текста, 19 языков для речевого ввода и 10 для речевого вывода; среди явно перечисленных языков речи есть русский. В примере запуска указан максимальный контекст 65 536 токенов. Для работы предлагаются Transformers и vLLM; README отмечает, что на момент публикации требовалась установка Transformers из исходников. Лицензия в метаданных обозначена как other, без уточнения условий.

blanchefort/rubert-base-cased-sentiment — русскоязычная модель классификации тональности коротких текстов, созданная на базе DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational и дообученная на агрегированном корпусе из 351 797 текстов. Она присваивает тексту одну из трёх меток: нейтральная, положительная или отрицательная тональность. Модель построена на архитектуре BERT и предназначена для анализа коротких сообщений и отзывов на русском языке, включая публикации в соцсетях, отзывы о товарах и медицинских учреждениях. Контекст ограничен 512 токенами; для работы доступны версии в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax, включая веса Safetensors. Обучение использовало RuTweetCorp, RuReviews, RuSentiment и отзывы о медицинских учреждениях. Это специализированный классификатор тональности, поэтому его метки не заменяют подробный анализ мнений, аспектов или сарказма; качество на длинных и иных тематических текстах может отличаться. Условия лицензии в предоставленных источниках не описаны.

Shisa V2.1 UnPhi-4 14B — двуязычная чат-модель общего назначения от Shisa.AI, созданная на основе дообучения unsloth/phi-4. Она предназначена для диалогов и широкого круга текстовых задач, с особым вниманием к японскому языку при сохранении возможностей на английском. В README отмечены улучшения следования инструкциям, перевода, вежливой речи и других задач, связанных с японским языком. Модель содержит 14,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру семейства Llama и принимает контекст до 16 384 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают поддержку чата и генерации текста. В сравнительных оценках Shisa V2.1 14B показала средний результат 72,6 по японскому и 57,7 по английскому набору MultiEval, а также 8,68 в японском MT-Bench по оценке GPT-4.1. Модель подходит для японских и англоязычных диалогов, следования инструкциям и перевода. Она не описана как мультимодальная, поэтому её следует рассматривать как текстовую модель. Лицензия — MIT.

Shisa V2 Qwen2.5 32B — двуязычная диалоговая языковая модель общего назначения от Shisa.AI, дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Она рассчитана на задачи на японском языке, сохраняя возможности английского, и подходит для диалога, ответов на вопросы, генерации текста и структурированных ответов. Модель содержит 32 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и принимает текстовые запросы. Контекст — до 32 768 токенов; поддерживаются чат-шаблон базовой модели и интерфейс вызова инструментов. В README описано улучшение качества японских ответов относительно базовой модели и приведены результаты тестирования на японских и англоязычных бенчмарках. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Для инференса авторы проверяли vLLM и SGLang.

SOLAR-0-70b-16bit — языковая модель компании Upstage для генерации текста и выполнения инструкций в диалоге. Это дообученная на основе Llama 2 модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 68,7 млрд параметров. Карточка указывает английский язык; модель рассчитана на работу через HuggingFace Transformers. Метаданные задают контекст 4096 токенов, а авторы сообщают о возможности обрабатывать более 10 тысяч входных токенов с настройкой rope_scaling. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и выполнения текстовых инструкций общего назначения. Upstage оценивала её на ARC-Challenge, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA и MT-bench. В описании не заявлены специализированные прикладные области или мультимодальные возможности. Для дообученных чекпойнтов указана лицензия CC BY-NC-4.0, ограничивающая коммерческое использование.

CallComply/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0-128k — англоязычная диалоговая языковая модель, дообученная на базе upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 для одношаговых инструкций и бесед. Она построена на плотной архитектуре семейства Llama с 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в чат-сценариях. При дообучении использовались SFT и итеративная DPO на наборах Alpaca-GPT4, OpenOrca, Intel Orca DPO и UltraFeedback; карточка также описывает применение данных для математических задач. В метаданных указана лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Step-Audio 2 mini — компактная мультимодальная языковая модель для понимания аудио и диалогового взаимодействия с речью, разработанная StepFun AI. Модель предназначена для распознавания речи, анализа аудиособытий и паралингвистических признаков, речевого перевода и естественного голосового общения. Она также поддерживает вызов инструментов и мультимодальный RAG для обращения к текстовым и акустическим источникам знаний. Модель построена на плотной архитектуре StepAudio2ForCausalLM и рассчитана на работу с текстом и аудио; в README заявлены сценарии аудио- и речевого общения, а метаданные указывают поддержку английского и китайского языков. Репозиторий содержит веса safetensors и ONNX, использовать модель можно через Transformers. Лицензия Apache 2.0. README заявляет сильные результаты на нескольких аудио-бенчмарках, однако численные результаты здесь недоступны; для локального запуска также указаны требования PyTorch и CUDA.

SuperThetaMaven — объединённая модель для генерации текста, созданная jefferylovely с помощью LazyMergekit. В слиянии методом slerp использованы jefferylovely/ThetaMaven10 и vanillaOVO/supermario_v2; в метаданных базовой моделью указана vanillaOVO/supermario_v2. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, написания и продолжения текстов, а также генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 требует указания авторства и запрещает коммерческое использование и распространение производных материалов. В README не приведены результаты оценки качества или конкретные ограничения модели.

T3qm7xNeuralsirkrishna_PasticheNeuralsirkrishna — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/PasticheNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Tanaos разработала эту компактную модель классификации тональности на базе microsoft/Multilingual-MiniLM-L12-H384 и дообучила её с помощью библиотеки Artifex на синтетических размеченных текстах. Модель относит текст к одному из пяти классов: очень негативный, негативный, нейтральный, позитивный или очень позитивный; нейтральный класс предназначен для фактических текстов и случаев без явно выраженной тональности. Модель подходит для анализа отзывов о товарах и фильмах, публикаций в социальных сетях и отзывов клиентов. Она использует архитектуру BERT для классификации последовательностей, содержит 124,3 млн параметров и принимает текст длиной до 512 токенов. Карточка заявляет английский язык, хотя базовая модель многоязычная. Модель распространяется по лицензии MIT. Синтетические данные обучения и ограниченная специализация могут снижать качество на технических и узкоспециализированных текстах; для таких сценариев README рекомендует дополнительное дообучение.

Veda Labs разработала Veda-labs-0.5b-instruct-base — плотную причинную языковую модель семейства Qwen2 с 494 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке; карточка также описывает применение для завершения текста, суммаризации и ответов на вопросы. Модель можно использовать как основу для дообучения под медицинские, юридические и клиентские сценарии. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или непоследовательными; для критически важных задач требуется проверка человеком.

nlpguy/Westgate — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из jsfs11/TurdusTrixBeagle-DARETIES-7B и senseable/garten2-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям и рассуждений, а результаты тестирования в README включают показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Карточка не описывает специализацию по языку или предметной области. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.