III.4Клиентская поддержка и customer success

Gemma 2 Aeria 9B — объединённая языковая модель на 9 млрд параметров, созданная с помощью Mergekit и метода DARE TIES на основе princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v2-9B. Она использует архитектуру Gemma 2 для генерации текста и диалоговых ответов; модель рассчитана на английский язык и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель подходит для ведения диалога, ответов на вопросы и свободной генерации текста. Весовой формат репозитория — safetensors; в конфигурации слияния указан тип bfloat16. Условия лицензии в предоставленных источниках не описаны.

Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-9B — слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная автором lemon07r с помощью mergekit и метода SLERP. В объединении использованы lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-Advanced-9B и nbeerbower/Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B. Модель с 9 млрд параметров предназначена для генерации текста и ответов в диалогах. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. В карточке указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Подробные сведения о лицензии и специализированных языках или областях применения в предоставленных источниках отсутствуют.

Gemma2-Snowflakes-9B — плотная языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров, созданная автором репозитория с помощью слияния моделей методом TIES через mergekit. Базой слияния послужила mergekit-community/Tigers-Abliterated-9B; также использованы модели EZO-Common, EZO-Humanities, G2-9B-Aletheia, gemma2-9B-sunfall, SahabatAI-Lion и Gemma-2-Ataraxy. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; заявленное контекстное окно — 8192 токена. В метаданных указаны английский и японский языки, а также возможность чата. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Сведений о лицензии в предоставленных данных нет.

ferrazzipietro/gemma-3-1b-it-reas-int-065-3-epochs-it — дообученная Петро Феррацци модель Google Gemma 3 1B Instruct для диалогов и генерации текста. Она использует плотную архитектуру Gemma 3 и формат safetensors; базовая модель — google/gemma-3-1b-it. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Подходит для генерации ответов в диалоге и других задач текстовой генерации. Данные обучения, результаты оценки и специфические ограничения в карточке не описаны. Лицензия — Gemma.

Gigantes-v1-gemma2-9b-it — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе нескольких инструктивных моделей Gemma 2. В состав входят модели для японского, немецкого, арабского и английского языков; автор рассчитывал улучшить рассуждения и усложнить генерацию английского текста. Модель имеет плотную архитектуру Gemma 2 с 9 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Модель предназначена для диалоговых сценариев и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Gemma; её условия следует учитывать при использовании и распространении модели.

styalai/gpt2o-chatbot-11 — чат-модель на архитектуре GPT-2, дообученная на основе styalai/gpt2o-chatbot-09 с помощью AutoTrain. Она предназначена для генерации ответов в диалогах и других сценариев продолжения текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 1024 токена. Карточка сообщает, что для обучения использован очищенный датасет Alpaca. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и помечен лицензией other; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты.

GRMR-1B-Instruct — модель, разработанная qingy2024 и дообученная на базе unsloth/llama-3.2-1b-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она принимает текст и переписывает его, исправляя грамматические ошибки и улучшая ясность и читаемость, сохраняя исходный смысл. В карточке приведён пример редактирования английского текста; метаданные также указывают английский язык. Модель предназначена для корректуры и редактирования пользовательских текстов. README рекомендует использовать температуру 0.0 и repeat penalty 1.0. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

suayptalha/HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B — языковая модель, созданная слиянием двух моделей Qwen2.5-7B с помощью метода SLERP и инструмента mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалоге и других сценариях, где требуется отвечать на запросы или следовать инструкциям. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM, хранится в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; автор заявляет высокие позиции среди моделей до 8B и 13B параметров. Эти результаты не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет поддерживаемые естественные языки и ограничения безопасного использования.

huh-1 — чат-модель на базе архитектуры Mistral, созданная слиянием Zephyr-7B-β и Mistroll-7B-v2.2 методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста по запросам: её можно использовать для ответов на вопросы, выполнения инструкций и ведения беседы. В метаданных указана задача text-generation и возможность chat; языковая направленность базовой Zephyr-7B-β — английский. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Качество и языковые возможности унаследованы от объединённых моделей; отдельные ограничения в карточке не описаны.

Tech-Meld/HX-Mistral-1.5B_v0.2 — языковая модель семейства Mistral, созданная методом линейного слияния в mergekit на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2. В репозитории указано 1,9 млрд параметров; архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM, библиотека — Transformers, веса представлены в safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для диалоговых интерфейсов, черновиков и кратких текстовых ответов. Карточка не описывает отдельную специализацию или результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Hy-MT2-30B-A3B — многоязычная модель перевода от Tencent Hy из семейства Hy-MT2. Она предназначена для перевода в сложных практических сценариях и следует инструкциям по переводу на нескольких языках. Модель использует архитектуру MoE семейства HY-V3; в репозитории указано 2,7 млрд параметров, формат весов — safetensors, библиотека — Transformers, длина контекста — 262 144 токена. Модель поддерживает перевод между 33 языками, включая китайский, английский, русский, французский, японский, арабский, хинди и другие. Разработчик сообщает о сильных результатах на общих, деловых, предметных и инструкционных задачах перевода. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. README не приводит отдельных ограничений именно этой версии 30B-A3B.

Ice0.29-06.11-RP — созданная разработчиком модели Icefog72 объединённая языковая модель для генерации текста и диалогового общения. Она построена на архитектуре Mistral с плотной causal language model и содержит 7,1 млрд параметров; указанный контекст составляет 32 768 токенов. Модель получена слиянием двух предварительно обученных моделей методом SLERP через mergekit. Веса представлены в формате safetensors, тип данных при слиянии — bfloat16. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалога. В карточке не приведены сведения о языках, специальных областях применения и количественной оценке качества. Лицензия в доступных данных не указана.

Ice0.31-08.11-RP — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием предварительно обученных моделей методом SLERP с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. В README указаны локальные пути к исходным моделям, поэтому их идентификаторы на Hugging Face установить по этим данным нельзя.

EpistemeAI2/Iceball-Phi-3.5-mini-instruct-v1 — языковая модель EpistemeAI2 для генерации текста и диалогового общения. Она дообучена на базе unsloth/phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и SafeTensors, а также вариант GGUF F16. В метаданных указан английский язык. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалогов на английском языке. Лицензия — Apache-2.0.

Ingot-7b-slerp-6 — слитая модель для генерации текста, созданная liminerity с помощью LazyMergekit. Она объединяет liminerity/Ingot-7b-slerp-2 и liminerity/Ingot-7b-slerp-4 методом SLERP; архитектура — dense MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Данных о специализированной области или поддерживаемых языках в карточке нет. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

bartowski/internlm2-chat-7b-llama — конвертированная чат-модель семейства InternLM2 с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,4 млрд параметров. По README, веса преобразованы скриптом Charles Goddard для создания моделей Llama из InternLM; модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса safetensors. Карточка не сообщает поддерживаемые языки и лицензию указана как other, поэтому условия использования требуют проверки в исходном репозитории. Метаданные не подтверждают отдельные возможности помимо чата и генерации текста.

aurazboev/ISAllama-3.1-8b-tuned — разговорная языковая модель семейства Llama, дообученная разработчиком aurazboev на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов; модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, данные обучения, результаты оценивания или конкретные ограничения, поэтому качество для отдельных задач требует самостоятельной проверки.

Vikhrmodels/it-5.4-fp16-orpo-v2 — русскоязычная чат-модель Vikhrmodels для генерации ответов на инструкции. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,3 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. По карточке, в основе лежит Vikhr пятой версии на базе Mistral; модель обучали на переведённых инструкциях и ответах GPT-4, а затем улучшили методом ORPO на внутреннем датасете. Модель предназначена для диалогов и выполнения пользовательских инструкций на русском языке. В README отмечено высокое разнообразие ответов; для генерации авторы рекомендуют температуру 0,1–0,4. Модель распространяется в формате safetensors и обозначена как fp16; README также упоминает GGUF, но не приводит подробностей отдельной версии. Лицензия в предоставленных сведениях не указана. Возможности за пределами текстового чата и качество на конкретных задачах README не описывает.

Jev-Style-0.8B-Decision-v3 — компактная текстовая модель компании Jev-Style, созданная полным дообучением Qwen/Qwen3.5-0.8B. Она оценивает варианты решения и возвращает вероятности, поддерживая классификацию намерений, выбор среди произвольного числа вариантов и несколько вопросов к одному описанию состояния. Модель содержит 581,4 млн параметров по метаданным и принимает до 25 600 токенов на весь вход; архитектура — плотная причинная языковая модель Qwen3.5. Репозиторий содержит веса safetensors в формате bf16 и реализацию для Transformers. Модель рассчитана на многоязычные решения и классификацию, в том числе определение намерения по набору кандидатов. В README сообщается о тестировании на 51 языке и о 77 вариантах, оценённых за один проход. Указанные в карточке метаданных языки включают английский, китайский, арабский, русский и другие. По лицензии Apache-2.0 модель можно использовать на её условиях. Модель оценивает заданные варианты и выдаёт вероятности; она не генерирует текст и не выполняет действия самостоятельно. Для длинных списков вариантов runtime может делить их на части; ограничения входа и заголовка запроса могут приводить к ошибке превышения бюджета. Результаты точности и сравнения в README получены на описанных авторами тестах и не гарантируют аналогичное качество на иных данных.

juanako-7b-UNA-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и fblgit/juanako-7b-UNA методом SLERP с помощью MergeKit. Это плотная модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и общения в формате инструкций. Она рассчитана на диалоговые сценарии и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных заявлена поддержка чата. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов сравнительных оценок качества или подробностей о языковом охвате, поэтому применимость для конкретного языка или задачи следует проверять отдельно.

K2S3-Mistral-7b-v1.48 — языковая модель, разработанная K2S3 и созданная полнопараметрической донастройкой с supervised fine-tuning базовой модели mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском и корейском языках. При обучении использовались alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca; настройка выполнялась через Hugging Face SFTTrainer с FSDP на двух GPU A100. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Качество и поведение модели зависят от формулировки запроса и обучающих данных; в карточке не приведены результаты оценки или специальные гарантии точности.

KafkaLM-8x7b-German-V0.1-DPO — немецкоязычная языковая модель Seedbox, обученная Деннисом Дикманном. Это дообученная модель семейства Mixtral с архитектурой Mixture of Experts; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы доступны в формате safetensors. Модель предназначена для диалогового помощника и повседневных задач на немецком языке, включая сценарии немецкоязычного бизнеса. Она дообучена на наборах инструкций, переведённых с английского на немецкий, а затем выровнена методом DPO на немецкой модификации UltraFeedback. Автор отмечает её уверенное и творческое поведение, а также склонность иногда выходить за языковые рамки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка рекомендует использовать её для исследовательских целей и указывает, что применяются ограничения исходной лицензии Llama 2 и использованных датасетов; эта оговорка сама по себе не меняет классификацию зрелости модели.

KangalKhan-Sapphire-7B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B и argilla/distilabeled-OpenHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit. В основе лежит плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста. В README описано слияние методом SLERP в формате bfloat16; метаданные указывают формат весов safetensors и возможность чата. Карточка также приводит результаты оценки на отдельных тестах рассуждений и здравого смысла, но они не гарантируют качество на других задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки или специализированные области применения.

Это квантизированная сборка Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct в формате GGUF MXFP4_MOE от noctrex. Веса MoE-тензоров представлены в MXFP4, а остальные тензоры сохранены в BF16 или F16; автор предпочитает вариант BF16 как наиболее близкий к исходным неквантизированным тензорам, хотя на некоторых архитектурах он может работать медленнее. Модель унаследовала разговорное назначение базовой модели Moonshot AI и предназначена для генерации ответов в чат-сценариях. Поддерживается задача text-generation; размер активируемой части MoE обозначен как 3B в идентификаторе модели. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Kosmos-EVAA-Franken-v36-8B — объединённая текстовая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом SLERP с помощью mergekit из jaspionjader/f-5-8b и jaspionjader/f-8-8b. Модель разработана автором репозитория jaspionjader и предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных отмечена возможность чата. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Данные о поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Kosmos-EVAA-v10-8B — языковая модель для генерации текста, созданная jaspionjader путём слияния двух предварительно обученных моделей: jaspionjader/Kosmos-EVAA-Fusion-light-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B. Для слияния использован метод SLERP с настройками mergekit. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Лицензия и целевые языки в предоставленных источниках не описаны.

Kosmos-EVAA-v6-8B — объединённая автором jaspionjader языковая модель семейства Llama для генерации текста и диалогов. Она создана слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: jaspionjader/Auro-Kosmos-EVAA-v2.2-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v5-8B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, работает с текстом и принимает контекст длиной до 8192 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Карточка не приводит целевых языков или специализированных областей применения, поэтому модель можно описать как общую текстовую модель. Лицензия в предоставленных данных не указана. Конкретные ограничения качества и безопасности также не описаны; свойства модели зависят от исходных моделей и их слияния.

AIDX-ktds/ktdsbaseLM-v0.13-onbased-llama3.1 — корейская языковая модель AIDX-ktds, дообученная методом SFT на базе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалогов с учётом корейского языка и культурного контекста; также подходит для ответов на вопросы, суммаризации документов и анализа тональности. В README описан набор данных объёмом 3,6 ГБ с примерами вопросов и ответов, суммаризации и классификации из разных областей, включая историю, финансы, право, налоги и естественные науки. Метаданные указывают 7,5 млрд параметров, архитектуру Llama с плотной причинной языковой моделью, контекст до 131 072 токенов и формат safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. README указывает на ограничения в сложных рассуждениях и на возможное снижение точности для других языков и культур, а также в областях с недостатком обучающих данных; возможны смещения в ответах. Лицензия — Apache-2.0.

mergekit-community/L3.1-Artemis-d-8B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве основы использована arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite; в объединение также вошли Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B, mergekit-community/L3-Boshima-a и kromeurus/L3.1-Ablaze-Vulca-v0.1-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и разговорных сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131072 токена. Базовая модель описана в каталоге как англоязычная чат-модель для диалогов и выполнения инструкций, поэтому английский — основной язык модели. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество ответов и ограничения конкретного объединения в карточке не описаны; характеристики и поведение могут зависеть от сочетания исходных моделей.

djuna/L3.1-Romes-Ninomos — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором с помощью mergekit методом Model Stock. В объединение вошли пять моделей для инструкций и ролевых диалогов; базовой моделью при слиянии служила vicgalle/Roleplay-Hermes-3-Llama-3.1-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и имеет контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, ролевого общения и написания историй. В метаданных указана поддержка чата; основным языком базовой модели назван английский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.