III.4Клиентская поддержка и customer success

NeuralsirkrishnaShadow_CalmeInex12 — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/CalmeInex12-7B. В карточке указаны архитектура Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров; модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Kquant03/NeuralTrix-7B-dpo-relaser на Hugging Face совпадает с карточкой Kquant03/NeuralTrix-7B-dpo-laser, поэтому описание составлено по ней. NeuralTrix-7B-dpo-laser — языковая модель от Kquant03, созданная объединением моделей mlabonne/OmniBeagle-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и AiMavenAi/AiMaven-Prometheus с помощью LazyMergekit и последующим обучением DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она генерирует текст по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В конфигурации слияния также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; DPO упоминается в карточке, но использованный набор данных не приведён. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Omnarch-7B — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из WestBeagle-7B, NeuralBeagle14-7B и двух версий NeuralOmniBeagle. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на запросы и свободной генерации текста. В состав объединения входит NeuralBeagle14-7B — модель для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование.

Omost-Dolphin-2.9-Llama3-8B — языковая модель Omost на архитектуре Llama 3, объединяющая основу llama3-8b с instruct-предобучением Dolphin 2.9. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру и опубликована в формате Safetensors с точностью fp16. Для диалога она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалоговых сценариев и генерации ответов по текстовым запросам. В метаданных указаны библиотека Transformers и возможность чата. Карточка не сообщает отдельные целевые отрасли или поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.1 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.2, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

Карточка модели ff670/openbuddy-deepseek-67b-v15.3-4k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.2, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

OpenBuddy Gemma 7B v19.1 4k — OpenBuddy-разработка на базе дообученной текстовой модели Google Gemma 7B. Это плотная авторегрессионная модель с 8,2 млрд параметров для диалоговой генерации текста: её можно использовать для ответов на вопросы, ведения многоязычного чата и создания текстовых ответов. В метаданных указаны языки китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский; контекстная длина — 8192 токена. Модель предназначена для обычных текстовых диалогов и генерации. Она может выдавать ошибочные, вредные, оскорбительные или нежелательные ответы, поэтому её не следует применять в критически важных сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и значимые финансовые или юридические решения. Модель предоставляется без гарантий; базовая Gemma распространяется на условиях Gemma Terms of Use.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.2-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mistral2-7b-v20.3-32k — плотная чат-модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная проектом OpenBuddy. Она предназначена для многоязычного диалога и генерации ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Метаданные указывают на поддержку китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и русского языков. Модель распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на поддерживаемых языках. Лицензия — Apache 2.0. Авторы предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует применять в критических сценариях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения.

openbuddy-mistral-7b-v13.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1. Разработчик репозитория — MaziyarPanahi; веса объединены методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции и диалоговые запросы. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и ограничения конкретного слияния в карточке не описаны; как и другие языковые модели, оно может ошибаться или выдавать неполные ответы.

OpenBuddy Nemotron 70B v23.1 — диалоговая текстовая модель команды OpenBuddy, дообученная на NVIDIA Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct. Она предназначена для ответов на запросы и инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру Llama, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. README рекомендует применение на английском и китайском языках; метаданные также отмечают французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1. README предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, вредными или нежелательными, и не рекомендует использовать модель в критически важных сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и принятие важных финансовых или юридических решений.

OpenBuddy-Qwen1.5-32B-v21.1-32k — мног языковая диалоговая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2 с плотной трансформерной сетью и 31,7 млрд параметров. Она предназначена для общения и генерации ответов на запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском, русском и финском языках. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и составления текстов на поддерживаемых языках. Для работы рекомендуется быстрый токенизатор Transformers; README также отмечает совместимость формата промптов с vLLM для развёртывания API. Модель распространяется по лицензии с обозначением «other»; README приводит предупреждение об ошибочных или нежелательных ответах и предостерегает от использования в критичных и высокорисковых сценариях.

MaziyarPanahi/openbuddy-zephyr-7b-v14.1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenBuddy/openbuddy-zephyr-7b-v14.1; в репозитории указаны веса Safetensors в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов и сценариев, где нужно формулировать ответы на текстовые запросы. В карточке Hugging Face указана лицензия Apache-2.0. Сведения о целевых языках и специальных областях применения в предоставленных материалах отсутствуют.

OpenBuddy-zero-14b-v22.3-32k — многоязычная диалоговая языковая модель семейства Llama, разработанная OpenBuddy. Она предназначена для чат-общения и генерации текста в ответ на запросы; модель содержит 13,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель дополнительно обучена на многоязычном наборе данных с токенизатором на основе Yi-1.5-9B-32K. В README также указано, что веса включают части Yi-1.5-9B-32K и DeepSeek-VL-7B-chat. Карточка перечисляет китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и поддерживает чатовый сценарий. Модель может выдавать ошибочные, вредоносные или нежелательные ответы; авторы не рекомендуют применять её в критических ситуациях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения. В метаданных лицензия обозначена как other; README сообщает об использовании компонентов под Apache 2.0 и DeepSeek License, поэтому перед использованием следует проверить условия обеих лицензий.

Weyaxi создал OpenChat 3.5 1210 Seraph Slerp, объединив модели openchat/openchat-3.5-1210 и Weyaxi/Seraph-7B методом Slerp с помощью mergekit. В конфигурации указана базовая модель mistralai/Mistral-7B-v0.1; архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM примерно на 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется под лицензией Apache-2.0. README не приводит отдельные сведения о языках и специализированных областях применения.

OpenHyperion-2.5-Mistral-7B — объединённая модель на базе Mistral, созданная Hydra Project методом SLERP с помощью LazyMergekit из Locutusque/Hyperion-2.1-Mistral-7B и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

vonjack/opus-mt-mul-en-big — модель машинного перевода на базе MarianMT, опубликованная под Apache-2.0. Она переводит тексты с большого набора исходных языков на английский; среди перечисленных языков есть русский и множество языков с ограниченными цифровыми ресурсами. Карточка указывает архитектуру Transformer-big и обучающий набор OPUS, дополненный обратным переводом и данными из JHUBC. Модель содержит около 161,5 млн параметров, принимает текст и выдаёт текст. Максимальная длина контекста — 1024 токена. Она подходит для перевода пользовательских текстов и материалов с поддерживаемых языков на английский, в том числе для языков, которые редко представлены в машинном переводе. Качество перевода может заметно различаться между языками, особенно для малоресурсных языков; модель не предназначена для перевода с английского на другие языки. Лицензия — Apache-2.0.

Orpomis-Prime-7B-it — диалоговая языковая модель, созданная saucam с помощью Mergekit из kaist-ai/mistral-orpo-beta, NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors, контекст составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Её можно использовать для чат-ботов, ответов на вопросы и написания текстов по запросу; README показывает запуск через Transformers и шаблон чата. В карточке не заявлена специализация на конкретном языке или предметной области. Качество ответов и поведение могут различаться в зависимости от запроса и параметров генерации; README не приводит результатов оценки. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Panoramix-7B-Instruct-v0.2 — текстовая инструктивная модель на архитектуре Mistral, созданная zelus82 с помощью mergekit. Это слияние mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и zelus82/Falbala-B7 методом passthrough; репозиторий содержит веса Safetensors. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и диалоговых сценариев. Размер составляет 8,9 млрд параметров, длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или подтверждённых ограничениях качества.

PasticheAlloyingotneoy-7B — созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием двух моделей: CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo и nlpguy/AlloyIngotNeoY. Для слияния применён метод SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; итоговая модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текстовые запросы и может использовать контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

phi-3.1-qlora-blend-dpo — объединённая модель на архитектуре Phi-3, созданная ndavidson с помощью mergekit и метода TIES. В состав слияния входят microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct и две модели ndavidson/phi-3.1-qlorablend-1 и ndavidson/phi-3.1-qlorablend-0; итоговая модель содержит 3,7 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Данные карточки не описывают отдельные специализированные области применения или языки, поэтому модель можно охарактеризовать как общего назначения.

win10/phi-3.5-Sakura-Yuzu-v1.5-7.64b — объединённая языковая модель на архитектуре Phi-3, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе win10/phi-3.5-Sakura-Yuzu-v1.5. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате.

wls04 представляет дообученную диалоговую модель на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct, обученную с помощью TRL. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов в формате диалога. В карточке приведён пример запуска через Transformers для ответа на вопрос; метаданные указывают контекст длиной до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не описывает специализацию дообучения, поэтому её можно охарактеризовать как диалоговую модель общего назначения. В репозитории указаны веса safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v3 — объединённая диалоговая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода Model Stock. В основу слияния положена bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v2; также использованы bunnycore/Qwen-2.5-7b-rp-lora и Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; её можно использовать для общения и выполнения инструкций. Родительская модель описана как дообученная на ответы без отказов, что указывает на соответствующую ориентацию слияния. Нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат Safetensors; веса объединены в bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.0 на Hugging Face совпадает с карточкой homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1, поэтому описание составлено по ней. Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1 — дообученная чат-модель, разработанная homeb82784 на базе unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Карточка модели homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.6 на Hugging Face совпадает с карточкой homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1, поэтому описание составлено по ней. Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1 — дообученная чат-модель, разработанная homeb82784 на базе unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Это дообученная модель Qwen3.5-4B, опубликованная пользователем LLADIGA. Модель с плотной архитектурой Qwen3_5ForCausalLM содержит 3,4 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано обучение с помощью TRL; пример показывает ответы на пользовательские вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст. Она основана на Qwen/Qwen3.5-4B, для которой каталог описывает поддержку понимания изображений, однако для этого дообученного текстового чекпойнта заявлена задача text-generation. Контекстное окно — 262144 токена. Модель доступна в формате Safetensors и рассчитана на Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

parmanu-lcs2 выпустил разреженную версию Qwen3-8B, сжатую методом SNIPER: после pruning в модели осталось около 6,2 млрд параметров. После сжатия веса дообучили на 2 000 примерах SlimOrca с помощью LoRA и объединили адаптер с весами модели. В метаданных указаны архитектура Qwen3, библиотека Transformers, формат safetensors и контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Её можно применять в чат-ботах и для ответов на текстовые запросы; базовая Qwen3-8B также поддерживает рассуждения, работу с кодом и вызов инструментов, но README этой модели отдельно не подтверждает сохранение этих возможностей после сжатия и дообучения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели mrupatel/reva-mistral-7b на Hugging Face совпадает с карточкой mrupatel/reva-mistral-7b-v2, поэтому описание составлено по ней. mrupatel/reva-mistral-7b-v2 — дообученная модель семейства Mistral, разработанная mrupatel на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; базовая модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев общего назначения. В карточке не описаны специальные области применения или результаты оценки качества. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

mrupatel/reva-mistral-7b-v2 — дообученная модель семейства Mistral, разработанная mrupatel на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; базовая модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев общего назначения. В карточке не описаны специальные области применения или результаты оценки качества. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.