III.4Клиентская поддержка и customer success

Sumail/Golden_Waves02_2b — объединённая разговорная языковая модель от Sumail, созданная с помощью mergekit методом SLERP из Sumail/Bubble_bee03_2b и 0x0dad0/nous_nb00. Это плотная Gemma-модель с 2,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Контекст составляет до 8192 токенов; модель распространяется в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых систем и генерации ответов. README не приводит результатов оценки качества или подробного описания языков и специализированных областей применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GutenLaserPi — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем Stark2008 и созданная с помощью LazyMergekit. Она объединяет flammenai/flammen15-gutenberg-DPO-v1-7B и Eric111/CatunaLaserPi методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 21,29, IFEval — 42,27 и BBH — 32,98; подробности оценки в карточке не раскрыты. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Hermes-2.5-Yi-1.5-9B-Chat — разговорная языковая модель, созданная автором juvi21 путём дообучения 01-ai/Yi-1.5-9B-Chat на наборе данных teknium/OpenHermes-2.5. Это плотная причинная модель семейства Llama с 8,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоге. Для общения используется шаблон ChatML. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В README приведены результаты тестов AGIEval, ARC и BoolQ, однако автор отмечает, что оценка качества основана на первых впечатлениях и может измениться при более длительном использовании. README сообщает о длине последовательности обучения 8192 токена; метаданные указывают нативный контекст 4096 токенов, поэтому не следует считать поддержку более длинного контекста подтверждённой. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в README также упоминаются отдельные GGUF-квантизации. Лицензия — Apache-2.0.

Hermes-2-DPO_WestLake-7B-v2 — диалоговая модель генерации текста, созданная объединением senseable/WestLake-7B-v2 и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO с помощью LazyMergekit. В основе используется плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; веса объединены методом SLERP, а репозиторий содержит файлы safetensors. Модель предназначена для общения в чате и генерации ответов на текстовые запросы. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данные о конкретных языках и специализированных областях применения в карточке не приводятся. Лицензия не указана в доступных источниках.

Homer-v1.0-Qwen2.5-7B — дообученная на большом объёме инструкционных данных языковая модель от автора репозитория newsbang. Она основана на Qwen2.5-7B и предназначена для диалогов и выполнения инструкций; карточка также приводит результаты оценки на IFEval и BBH. Архитектура — плотная Qwen2 с причинным декодером Qwen2ForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; отдельная специализация на математике не подтверждена, хотя автор сообщает о выпуске математической части набора данных и анализе утечек данных в математических бенчмарках. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны поддерживаемые естественные языки и подробные ограничения качества.

Hy-MT2-1.8B — плотная мультиязычная модель перевода от Tencent Hy, построенная на архитектуре Hunyuan Dense V1 и содержащая 1,8 млрд параметров. Она предназначена для перевода между 33 языками, включая выполнение многоязычных инструкций по переводу и сценарии с деловым и предметным текстом. Модель работает с текстом; в метаданных указан контекст длиной до 262 144 токенов. Для запуска поддерживаются Transformers, vLLM и SGLang. Лёгкий вариант 1.8B рассчитан на сценарии, где важны компактность и скорость; для развёртывания на устройствах README описывает отдельную экстремальную квантизацию AngelSlim до 440 МБ, но это не формат данного репозитория. В карточке сообщается о результатах на общих, деловых, предметных и инструктивных переводческих задачах, однако конкретные сравнительные оценки здесь не приведены. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Inspire-7B-slerp — объединённая языковая модель, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02 и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Это плотная Mistral-модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; она принимает текст и выдаёт текст, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает отдельную специализацию, языки, результаты оценки качества или дополнительные возможности помимо чата и генерации текста. Используются веса Safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

JAIS Family 590M Chat — созданная Inception Institute of Artificial Intelligence двуязычная языковая модель JAIS, дообученная для диалогов на арабском и английском языках. Это плотная авторегрессионная модель с примерно 590 млн параметров и контекстом до 2048 токенов; для загрузки требуется пользовательский класс модели и включение trust_remote_code=True. Модель предназначена для диалоговых помощников и генерации текста, а также может применяться для ответов на вопросы и других языковых задач на арабском и английском. Компактный размер подходит для экспериментов и приложений с ограниченными вычислительными ресурсами; семейство JAIS ориентировано на арабский язык и сохраняет сильные возможности английского. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Возможны фактические ошибки, предвзятые или оскорбительные ответы; не следует полагаться на неё при принятии высокорисковых решений или использовать для обработки конфиденциальных данных. Разработчик рекомендует не предполагать равное качество для других языков и диалектов.

J.A.R.V.I.S-v2.0 — разговорная языковая модель, разработанная Klevin и дообученная на базе unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы пользователя. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке указана поддержка английского языка и чат-возможностей. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kate-16bit — дообученная разговорная модель ToyLantis на базе unsloth/gemma-2-2b-it-bnb-4bit. Она использует плотную архитектуру Gemma 2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 2,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. При дообучении применялись Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию или оценку качества, поэтому её уместно рассматривать как модель общего назначения для генерации текста и диалогов.

Kosmos-EVAA-PRP-v31-8B — языковая модель, созданная разработчиком jaspionjader слиянием двух предварительно обученных моделей: Kosmos-EVAA-PRP-v30-8B и Kosmos-EVAA-gamma-light-8B. Для объединения весов применён метод SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная Llama с причинной языковой моделью LlamaForCausalLM. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и сценариев, где нужен ответ или продолжение текста по текстовой подсказке. Она содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Сведения о лицензии и специально поддерживаемых языках в использованных данных отсутствуют, поэтому условия распространения и языковую специализацию следует проверять отдельно.

Kosmos-EVAA-v9-TitanFusion-Mix-8B — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit из jaspionjader/Kosmos-EVAA-v9-8B и bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-Mix. В репозитории указаны архитектура LlamaForCausalLM, 7,5 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальный контекст составляет 8192 токена. Карточка не описывает специализацию по отдельным областям или языкам. Использование регулируется лицензией базовых моделей; сведения о лицензии этой модели в предоставленных источниках отсутствуют.

KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-it-v2-bm — разговорная текстовая модель семейства Gemma 2 с плотной архитектурой Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров. KR-X-AI дообучила её на базе KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-it-v2-b с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или дополнительных возможностях, кроме чата и генерации текста.

ksong-1-12b_v1_m1 — объединённая модель для генерации текста, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе elinas/Chronos-Gold-12B-1.0 и LatitudeGames/Wayfarer-12B. Веса объединены в формате bfloat16; архитектура — плотная Mistral, класс MistralForCausalLM, около 9,8 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста.

L3.1-70b-MeowMix2 — объединённая модель семейства Llama 3.1, созданная KaraKaraWarehouse с помощью LazyMergekit на Runpod. Она предназначена для генерации текста и диалогов в формате Llama 3 Instruct. В состав слияния входят Tess-3-Llama-3.1-70B, Llama-3.1-70B-EZO-1.1-it, Llama3.1-70B-Chinese-Chat и Linkbricks-Horizon-AI-Korean-llama3.1-sft-dpo-70B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров; заявленный контекст — до 131 072 токенов. Вход и выход — текст. Компоненты слияния ориентированы на английский, китайский и корейский диалоги, однако отдельные языковые гарантии для итоговой модели не приведены. Формат весов — safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

L3.1-Artemis-h-8B — объединённая языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная сообществом mergekit с помощью метода Model Stock. В качестве базовой модели использована kromeurus/L3.1-Ablaze-Vulca-v0.1-8B; в объединение также вошли DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, L3-Boshima-a, NeuralDaredevil-8B-abliterated и L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на работу через Transformers. Карточка не описывает отдельные гарантии качества, языковой охват или условия лицензии, поэтому их нельзя уточнить по доступным сведениям.

kromcomp/L3.1-Beastsv2-12B — разговорная языковая модель семейства Llama, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода Passthrough. В карточке указана модель merge/bend как компонент объединения. Модель содержит 11,4 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое применение; максимальная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель может использоваться для генерации ответов в чате и продолжения текста. Она распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана. Карточка не описывает конкретные языки, качество на отдельных задачах или ограничения применения.

L3-ColdBrew-Arcadia — разговорная языковая модель, созданная SvalTek путём объединения моделей SvalTek/L3-ColdBrew-Astrid и FPHam/L3-8B-Everything-COT с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. Модель построена на плотной архитектуре Llama с классом LlamaForCausalLM, содержит 9,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors. Сведения о лицензии и конкретных языках в предоставленных источниках отсутствуют; поскольку модель объединяет разговорные модели Llama 3, она подходит для диалогового применения, но её качество и поведение могут зависеть от состава и настроек слияния.

LaMini-Flan-T5-248M — модель серии LaMini-LM, разработанной MBZUAI. Это дообученная на 2,58 млн примеров инструкций модель google/flan-t5-base с архитектурой T5 и примерно 123,8 млн параметров. Она предназначена для выполнения инструкций на естественном языке и генерации текстовых ответов; пример в карточке показывает запрос с просьбой оценить место для посещения. Модель работает с текстом и имеет контекстное окно 512 токенов. В карточке описаны автоматическая оценка на задачах NLP и человеческая оценка ответов на пользовательские инструкции. Использование ограничено условиями лицензии CC BY-NC 4.0, которая не допускает коммерческое использование.

Clibrain Llama-2-7B-ft-instruct-es — языковая модель на архитектуре Llama 2, дообученная на испанском наборе инструкций Clibrain. Она предназначена для генерации текста и выполнения пользовательских инструкций на испанском языке. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и работает с контекстом до 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и создания текстов на испанском языке. Репозиторий содержит веса в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova — объединённая автором bunnycore языковая модель на архитектуре Llama 3.1. Она создана методом Model Stock с помощью mergekit из пяти моделей на базе Llama 3.1 8B, используя meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B как базовую модель. Модель содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации продолжений и ответов в диалоге; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и общения на естественном языке. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных сведений о поддерживаемых языках. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Richardyoung/Llama-3.1-8B-Instruct-heretic — диалоговая текстовая модель на архитектуре Llama 3.1, основанная на Meta Llama 3.1 8B Instruct и дообученная автором репозитория. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотный авторегрессионный Transformer с Grouped-Query Attention и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Репозиторий помечен как uncensored и decensored; заявленный pipeline — генерация текста. Модель подходит для диалогового помощника, ответов на вопросы, написания и преобразования текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Метаданные описывают её как чат-модель; README содержит сведения о базовой модели Meta Llama 3.1, но не отдельные оценки качества или подробное описание изменений в этой версии. Файлы представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Следует учитывать условия этой лицензии и применимые правила использования; удаление или ослабление отказов, подразумеваемое метками uncensored и decensored, может привести к генерации небезопасного или нежелательного содержимого.

bunnycore/Llama-3.1-8B-OmniMatrix-v2 — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В основе объединения указаны bunnycore/Llama-3.1-8B-OmniMatrix и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B; также в состав вошли refuelai/Llama-3-Refueled, grimjim/Llama-3.1-SuperNova-Lite-lorabilterated-8B и bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova-abliteration. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом режиме. Заявленный размер контекста — 131 072 токена. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка не описывает отдельные тесты качества или ограничения поведения объединённой модели. Условия лицензирования в доступных данных не приведены.

cstr/llama3.1-8b-spaetzle-v59 — слитая модель на архитектуре Llama 3.1, подготовленная автором репозитория с использованием Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct и Undi95/Meta-Llama-3.1-8B-Claude. Веса объединены методом DARE-TIES; модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. В карточке приведён результат EQ-Bench v2_de 67,38; это указывает на оценивание немецкоязычных диалоговых способностей, но не гарантирует качество в других сценариях. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Поддерживаемые языки по карточке — английский и немецкий. Лицензия — Llama 3.1 Community License. Это слияние весов, а не самостоятельная конверсия формата; для производных моделей и последующего распространения следует учитывать условия лицензий исходных компонентов.

DeepMount00/Llama-3.1-Distilled — дообученная языковая модель, разработчик — Michele Montebovi. Она построена на базе meta-llama/Meta-Llama-3-8B и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных указаны английский и итальянский языки; библиотека — Transformers, веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Llama 3.

Карточка модели ReplaceHumanWithAI/llama3.1_high_F16 на Hugging Face совпадает с карточкой ReplaceHumanWithAI/llama3.1_low_F16, поэтому описание составлено по ней. ReplaceHumanWithAI/llama3.1_low_F16 — дообученная разговорная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная ReplaceHumanWithAI на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit. Модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалогах; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Веса представлены в формате safetensors; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения или результаты оценки качества, поэтому её пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

Dogge/llama-3-70B-uncensored — дообученная Dogge разговорная языковая модель семейства Llama 3 с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров. Базовая модель — unsloth/llama-3-70b-bnb-4bit; для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке. Контекст составляет 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Llama-3-8B-Instruct-v0.7 — англоязычная диалоговая модель, разработанная MaziyarPanahi на основе MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.4. Это дообученная плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и ответов ассистента в диалоге. Для общения используется шаблон ChatML, модель можно запускать через библиотеку Transformers. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; заявленный контекст — 8192 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors, а отдельные квантизированные варианты GGUF опубликованы в связанном репозитории. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией в карточке модели. Карточка не сообщает специальных ограничений качества или сценариев применения.

Llama-3-DARE-v3-8B — объединённая плотная языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли meta-llama/Meta-Llama-3-8B и meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct; модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель работает с текстом, поддерживает контекст до 8192 токенов и использует формат safetensors в библиотеке Transformers. Базовые модели ориентированы на английский язык; отдельных сведений о поддержке других языков карточка не приводит. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензиями базовых моделей и карточкой репозитория.

Capx AI's Obsidian — дообученная модель сообщества Capx на базе Meta Llama 3 для задач общего назначения. Это авторегрессионная языковая модель с плотной архитектурой Transformer и 7,5 млрд параметров; контекст составляет до 8192 токенов. Модель дообучена на пользовательском наборе данных методом supervised fine-tuning для улучшения следования инструкциям и использует формат Alpaca. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на английском языке: она может помогать с ответами на вопросы, созданием черновиков и другими текстовыми задачами общего назначения. Репозиторий содержит веса PyTorch. Для использования действует лицензия Llama 3; её условия следует учитывать при интеграции и распространении.