III.4Клиентская поддержка и customer success

LlongOrca-13B-16k — языковая модель Open-Orca, дообученная на базе LLongMA-2-13b-16k на отфильтрованной части набора OpenOrca с данными, дополненными GPT-4. Это плотная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; она поддерживает контекст до 16 384 токенов и рассчитана на английский язык. Модель обучали полным дообучением в четыре эпохи с использованием Axolotl и упаковки данных OpenChat. Для общения применяется формат ChatML. Авторы сообщают об улучшении результатов относительно базовой модели и сохранении большей части результатов другой модели OpenOrca, однако эти оценки относятся к тестам авторов на момент выпуска и не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий распространяет веса PyTorch; лицензия указана как Llama 2.

LongForm-OPT-125M — языковая модель для генерации длинных текстов с инструктивной настройкой на наборе LongForm. Модель разработана авторами LongForm на базе архитектуры OPT; в репозитории указано около 151,9 млн параметров, формат весов — PyTorch и SafeTensors, а родной контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, написание писем, исправление грамматических ошибок, создание историй и стихов, рецептов и кратких пересказов. В описании LongForm сообщается о сравнительной оценке на генерации рецептов, длинных ответах на вопросы ELI5 и коротких рассказах; приведённые результаты относятся к семейству LongForm, а не отдельно к версии 125M. Данные обучения включают англоязычные документы из C4 и Wikipedia, примеры Stack Exchange и WikiHow, а также задания, инструкции для которых создавались с помощью LLM. Теги карточки также указывают немецкий, итальянский, испанский и французский языки, но описание обучения и задач сосредоточено на английском. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LUNA-SOLARkrautLM-Instruct — диалоговая языковая модель VAGO solutions на базе fblgit/UNA-SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0, дообученная с использованием SauerkrautLM-SOLAR-Instruct, а также DPO-выравнивания и аугментации данных. Это плотная модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров и контекстом 4096 токенов; она принимает текст и генерирует текстовые ответы, следует инструкциям и поддерживает чат на английском и немецком языках. Модель предназначена для диалоговых ответов, выполнения инструкций, рассуждений и задач с немецким текстом. В README приведены результаты оценок на тестах математических задач, общих знаний, понимания текста и перевода; авторы сообщают об улучшении немецкого языка за счёт перевода и аугментации данных. При этом возможны неестественные или грамматически некорректные немецкие формулировки. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32M7 — объединённая модель для генерации текста, созданная MaziyarPanahi. Она получена слиянием моделей automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32M7-7B; архитектура — плотная MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает о специальных прикладных областях или оценках качества.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Yamshadow — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Yamshadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, написания и продолжения текста, а также других сценариев генерации на естественном языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках обучения и специализированных областях применения не приведены.

MBX-7B-v2 — плотная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная flemmingmiguel путём слияния моделей flemmingmiguel/MBX-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v2 методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает схему слияния и исходные репозитории, но не приводит конкретных результатов оценки качества или подробных рекомендаций по сценариям применения.

asadfgglie/mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-zeroshot-v1.0 — дообученная многоязычная модель классификации текста на основе mDeBERTa-v3-base, разработанная asadfgglie. Она предназначена для классификации без примеров: пользователь задаёт категории, а модель оценивает, насколько текст соответствует каждой из них. Метаданные указывают архитектуру DeBERTa-v2, около 306 млн параметров и контекст до 512 токенов. Модель дообучена на наборе NLI для zh-TW; в README приведены результаты оценки на нескольких наборах данных, включая macro F1 0,872 на одном из них. Используются веса PyTorch в формате safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

MeliodasPercival_01_AlloyingotneoyExperiment24 — объединённая модель для генерации текста, созданная путём слияния моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment24-7B. Модель основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; её контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment26Experiment24 — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или прикладных областях в карточке нет.

MeliodasPercival_01_T3qm7xNeuralsirkrishna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов на основе текстовых запросов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о целевых языках, специализированных областях или оценках качества, поэтому её можно описать как модель общего назначения.

Модель thewordsmiths/Mistral-7B-v0.3_sft_merged_100000_dpo_merged — дообученная авторами thewordsmiths плотная языковая модель Mistral для генерации текста. Она создана на основе thewordsmiths/Mistral-7B-v0.3_sft_merged_100000 с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL; в названии и тегах указано обучение DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mobius-RWKV-Chat-12B-128k-v4-HF — разговорная языковая модель TimeMobius на архитектуре RWKV v5.2, представленная в формате Hugging Face. Она построена на базе Mobius-mega-12B-128k-base и содержит 13,8 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, письма, ролевых диалогов и некоторых сценариев RAG; автор рекомендует использовать несколько примеров в запросе, хотя работает и формат диалога User/Assistant. В карточке заявлена многоязычная поддержка и контекст до 128 тыс. токенов. Архитектура описана как смешанная state-based RNN, CNN и Transformer; для запуска в fp16 требуется около 24 ГБ видеопамяти. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. README также упоминает запуск в int8 и nf4 с меньшими требованиями к памяти, но доступные метаданные не подтверждают наличие соответствующих квантованных файлов.

MoNeuTrix-MoE-4x7B — текстовая генеративная модель с архитектурой Mixture of Experts на базе Mixtral, созданная CultriX с помощью LazyMergekit путём слияния четырёх моделей: CultriX/MonaTrix-v4, mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, CultriX/MoNeuTrix-7B-v1 и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B. Модель предназначена для генерации текста; её размер составляет 7,1 млрд параметров, а контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специализированные области применения и языки.

NeuralShivaFusion-7B-Gradient-ST — объединённая модель генерации текста, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе трёх версий Neural-Krishna-Multiverse-7b. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. README не описывает отдельную специализацию или языковую направленность модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralsirkrishnaShadow_Inex12Experiment28 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Язык Apache 2.0 разрешает использование модели на его условиях.

NuSentiment — дообученная Numind версия e5-v2 на размеченной выборке C4. Это модель эмбеддингов для задач анализа тональности: она преобразует текст в векторные представления, которые можно использовать напрямую или дополнительно дообучить на специализированных данных. Модель основана на архитектуре BERT, содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Карточка указывает английский язык; лицензия — MIT.

open-aditi-hi-v2 — языковая модель от manishiitg, дообученная на основе teknium/OpenHermes-2.5. Она предназначена для диалогов и генерации текста на хинди и английском языках. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; нативная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка приводит результаты оценки на наборах для вопросов и ответов, рассуждений, суммаризации, перефразирования и определения тональности на хинди и английском. Модель можно применять для многоязычных чат-ботов, ответов на вопросы и создания кратких текстов. Лицензия — Apache-2.0. Показатели в таблицах зависят от набора данных и метрики и сами по себе не гарантируют качество в конкретном приложении.

Это копия мультимодальной модели Qwen3-Omni, опубликованная chibifire в формате safetensors для Transformers. В README указана исходная модель Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct; архитектура использует схему Mixture of Experts Thinker-Talker. Модель принимает текст, изображения, аудио и видео, а выдаёт потоковые текстовые ответы и речь. Она предназначена для многоязычных мультимодальных диалогов и задач, где нужно совместно понимать разные типы входных данных и отвечать текстом или голосом. Репозиторий содержит веса, конфигурации модели и генерации, шаблон чата, конфигурацию препроцессора и токенизатор. Лицензия — Apache-2.0. README направляет за инструкциями по установке и вариантами голосов к карточке исходной модели; размер контекста и перечень поддерживаемых языков в предоставленных данных не приведены.

Ramakrishna-7b-v2 — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Kukedlc методом slerp с помощью LazyMergekit на основе Kukedlc/Ramakrishna-7b и Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors с весами float16. Модель принимает текст и выдаёт текст. Сведения о специализации по языкам и прикладным областям, а также о конкретных преимуществах и ограничениях в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

roberta-large-multilingual-sentiment — многоязычная модель классификации тональности из коллекции Multilingual-Sentiment, разработанная clapAI. Она дообучена на датасете clapAI/MultiLingualSentiment от FacebookAI/xlm-roberta-base и предназначена для определения тональности текстов, в том числе отзывов о товарах и местах. Модель использует архитектуру XLM-RoBERTa для классификации последовательностей, содержит 658,7 млн параметров и принимает текст с контекстом до 514 токенов. Модель поддерживает 16 языков, включая английский, китайский, вьетнамский, корейский, японский, арабский, немецкий, испанский, французский, хинди, индонезийский, итальянский, малайский, португальский, русский и турецкий. В README приведены результаты оценки на тестовой части датасета, но указанная там таблица относится к другим моделям коллекции и не позволяет установить результат этой модели. Для запуска нужна библиотека Transformers; лицензия — Apache-2.0.

RWKV7-Goose-World3-1.5B-HF — многоязычная языковая модель RWKV-7, разработанная Бо Пэном, Ю Чжаном, Сонглином Яном и Жуйчуном Чжаном при поддержке RWKV Project под эгидой LF AI & Data Foundation. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой RWKV7ForCausalLM и 1,5 млрд параметров, представленная в формате safetensors и предназначенная для генерации текста и диалогов. Модель обучена на корпусе World v3 объёмом 3,119 трлн токенов. Она поддерживает английский, китайский, японский, корейский, французский, арабский, испанский и португальский языки; размер словаря токенизатора RWKV World составляет 65 536 токенов. Длина контекста — 2048 токенов. Для запуска через Transformers требуется актуальная версия библиотеки и пакет flash-linear-attention. Лицензия Apache-2.0. В приведённых метриках для LAMBADA указаны perplexity 4,13 и accuracy 69,4% до конвертации и 4,26 и 68,8% после конвертации; результаты зависят от настройки оценки. Карточка не описывает специализированную предметную область.

Saba2.1-Preview — языковая модель Sakalti с архитектурой Qwen2 и 1,5 млрд параметров, дообученная на основе Sakalti/Saba2-Preview. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 200 000 токенов и ориентирована на английский язык. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. README указывает на обучение с Unsloth и библиотекой TRL.

SeaLLMs-v3-1.5B-Chat — чат-модель семейства SeaLLMs, разработанная для языков Юго-Восточной Азии. Это плотная авторегрессионная модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, дообученная выполнять инструкции и поддерживать многошаговый диалог. Она предназначена для ответов на вопросы, перевода, математических рассуждений и других текстовых задач, особенно с учетом языкового и культурного контекста региона. Карточка заявляет улучшенное следование инструкциям, снижение галлюцинаций и безопасные ответы; это не гарантирует фактическую точность или безошибочную безопасность. Модель поддерживает английский, китайский, индонезийский, вьетнамский, тайский, тагальский, малайский, бирманский, кхмерский, лаосский, тамильский и яванский языки. Веса распространяются на условиях SeaLLMs Terms Of Use; метаданные обозначают лицензию как other.

chargoddard/servile-harpsichord-cdpo — языковая модель семейства Mistral, разработанная Chargoddard. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста; она обучена на другой случайной выборке тех же наборов данных, что и loyal-piano-m7, а затем дообучена методом cDPO на смеси датасетов RLHF. Модель использует формат запросов Alpaca и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации и следования инструкциям. В обучении использованы наборы данных Orca, суммаризации отзывов, ролевого диалога и предпочтений, включая PKU-SafeRLHF и UltraFeedback. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Карточка модели shisa-ai/shisa-v2.1-llama3.3-70b на Hugging Face совпадает с карточкой shisa-ai/shisa-v2.1-unphi4-14b, поэтому описание составлено по ней. 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.

Карточка модели shisa-ai/shisa-v2.1-qwen3-8b на Hugging Face совпадает с карточкой shisa-ai/shisa-v2.1-unphi4-14b, поэтому описание составлено по ней. 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.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment27Inex12 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Inex12-7B. Разработчик карточки — MaziyarPanahi. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или отдельных ограничениях качества.

Tess-70B-v1.6 — универсальная языковая модель из серии Tess, разработанной migtissera. Она дообучена на базе Miqu/LLaMA-2-70B и предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 68,7 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 32 764 токена. В карточке указан формат safetensors и лицензия Llama 2. Для общения README задаёт формат с метками SYSTEM, USER и ASSISTANT; сведения о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях применения не приведены.

TranslateGemma 12B IT — модель для перевода от Google Translate, дообученная на основе Gemma 3. Она предназначена для перевода текста между 55 языками и может извлекать текст из изображения и переводить его. Модель принимает текст и изображения; для изображения предусмотрена обработка с разрешением 896 × 896 пикселей. Контекст входа составляет 2K токенов, а результатом служит текст перевода. Модель ориентирована на запуск на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Для работы предусмотрен шаблон чата Gemma, поддерживаемый Transformers. Обучение включало supervised fine-tuning на параллельных данных и этап reinforcement learning. Качество перевода зависит от покрытия и качества обучающих данных; модель может ошибаться в передаче нюансов, сарказма и предметного контекста. Указанная лицензия — Gemma; применяются условия использования Gemma и политика запрещённого использования.

Ultravox v0.4.1 70B — мультимодальная речевая языковая модель от Fixie.ai. Она построена на Llama 3.1 70B Instruct и использует Whisper Large v3 Turbo для обработки речи. Модель принимает аудио вместе с текстовым контекстом, например текстовую системную инструкцию и голосовое сообщение, а в ответ генерирует текст. Модель предназначена для голосовых агентов, анализа устной речи и перевода речи. В README приведены результаты оценки перевода между английским и арабским, немецким и испанским языками. Версия не проходила preference tuning. Генерация аудио не поддерживается. Модель распространяется по лицензии MIT.