III.4Клиентская поддержка и customer success

Synthia-13B-v1.2 — языковая модель семейства Llama, разработанная SynthIA и дообученная на наборах данных в стиле Orca. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 4096 токенов; работает с текстом через библиотеку Transformers и распространяется в формате PyTorch. Модель предназначена для выполнения инструкций, многоходовых диалогов и генерации развёрнутых ответов. В версии v1.2 авторы отмечают способность к обобщённому рассуждению в стиле Tree of Thought и Chain of Thought. Поддерживаемый в карточке язык — английский. Модель описана как uncensored и может выдавать предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент, а также неточные и вводящие в заблуждение ответы. Результаты следует проверять. Лицензия — Llama 2; перед использованием нужно учитывать её условия.

T3qm7xNeuralsirkrishna_AlloyingotneoyInex12 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/AlloyingotneoyInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Сведений о специализации по языкам и прикладным областям нет.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamOgno — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельную специализацию или языки, поэтому модель можно охарактеризовать только как текстовую модель общего назначения. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_large_1024 — мультиязычная версия трансформера T5 для машинного перевода, разработанная автором репозитория. Она переводит между русским, китайским и английским языками: ru↔zh, en↔zh и en↔ru. Целевой язык задаётся префиксом «translate to :»; язык исходного текста можно не указывать, а сам текст может содержать несколько языков. Модель содержит 419 млн параметров и опубликована в формате safetensors. В карточке указано обучение на датасете CCMatrix. Поддерживаются русский, китайский и английский языки. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

taraV1-M16B — языковая модель Gragroo для генерации текста и диалогового общения. Она дообучена на базе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; её можно применять для диалогов и ответов в интерфейсах чата. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 3,2 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык и поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает обучающие данные, результаты оценки или специальные ограничения применения.

Tasksource-JEV-Nano-v0 — англоязычная модель для принятия решений по тексту, разработанная Дамьеном Силео как дообучение LightOn LateOn на базе ModernBERT-base. Она использует многовекторное представление и позднее взаимодействие токенов, что предназначено для высокопроизводительной классификации и типизированных решений. Модель содержит 149 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов; в метаданных указана библиотека sentence-transformers и формат safetensors. Базовая модель LateOn ориентирована на семантический поиск и извлечение документов.

tesla6x6passthrough — языковая модель, созданная gate369 с помощью mergekit. Это слияние методом passthrough шести копий gate369/teslav0; конфигурация повторно включает диапазон слоёв [0, 6] каждой копии. Модель относится к семейству Mistral, использует архитектуру MistralForCausalLM и сохранена в формате safetensors с типом bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; размер модели — 194,4 млн параметров. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель nilamgaichor/text_classification_senti_analysis — дообученная версия DistilBERT для классификации текста. По названию репозитория она предназначена для анализа тональности; README сообщает точность 0,9674 и loss 0,1275 на оценочной выборке, но не описывает набор данных и метрики подробнее. Модель принимает текст и возвращает метки классов; контекст ограничен 512 токенами. Модель работает на Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данные не уточняют языки, состав классов и ограничения применения, поэтому результаты оценки нельзя уверенно переносить на другие домены или языки.

TigerBot 13B Chat v6 — диалоговая языковая модель семейства Llama от TigerResearch, предназначенная для генерации текста в формате чата. Модель содержит 13 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на китайском и английском языках. Веса представлены в формате safetensors; для использования в README приведены варианты запуска через Transformers и код TigerBot. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает конкретных ограничений качества или результатов оценки.

TigerResearch 的 TigerBot 70B Chat v4 是基于 Llama 架构的 69B 参数稠密自回归 языковая модель для диалоговой генерации текста. Карточка описывает запуск через Transformers и указывает на сценарий чат-взаимодействия. Модель поддерживает китайский и английский языки, использует контекст до 4096 токенов и распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога на китайском и английском. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробного перечня ограничений; для практического применения следует учитывать большой размер весов и контекстное окно 4096 токенов.

jonaskoenig/topic_classification_04 — дообученная модель Microsoft XtremeDistil на базе microsoft/xtremedistil-l6-h256-uncased для классификации текста по категориям. Это компактная BERT-модель с 14,1 млн параметров, принимающая текстовые последовательности длиной до 512 токенов. Карточка сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных; в оценке указана разреженная категориальная точность 0,7237 на девятой эпохе. Базовая модель предназначена для английского текста, поэтому модель подходит для тематической классификации англоязычных текстов, но качество на других языках не подтверждено. Лицензия — MIT.

tr-dare-merge-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2, Trendyol-LLM-7b-chat-dpo-v1.0 и Turkcell-LLM-7b-v1 методом DARE-TIES. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов; в метаданных указана поддержка турецкого и английского языков, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors и под лицензией Apache 2.0. Её можно использовать для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на турецком и английском языках. Карточка не приводит результатов оценки качества, поэтому пригодность для конкретного сценария следует проверять отдельно.

SzilviaB/Triple-Moist-Theia-21B-SKEWED — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе mergekit-community/Moist_Theia_21B. Модель содержит 20,7 млрд параметров и предназначена для генерации текста и чат-диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст; каталог указывает поддержку чат-сценариев. В метаданных заявлена длина контекста 1 024 000 токенов. Карточка не приводит сведений о специализации по языкам или предметным областям. Веса опубликованы в формате Safetensors, библиотека — Transformers; лицензия в предоставленных данных не указана.

mayacinka/trix-llama-3-8B-stock — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная слиянием Meta-Llama-3-8B, Meta-Llama-3-8B-Instruct и Llama-3-SLERP-8B с помощью LazyMergekit и метода model_stock. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое использование; контекстное окно составляет 8192 токена. Модель подходит для генерации ответов ассистента и ведения диалогов на английском языке. Веса опубликованы в формате safetensors и представлены в bfloat16. Репозиторий не указывает лицензию итоговой модели, поэтому условия её использования по имеющимся данным определить нельзя.

TurdusDareBeagle-7B — текстовая генеративная модель, созданная объединением моделей udkai/Turdus и shadowml/DareBeagle-7B с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны метод слияния slerp и тип данных float16; архитектура — плотная Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Информация о специальных областях применения и языках в предоставленных данных отсутствует.

Typhoon-0219 — инструктивная языковая модель команды SCB10X AI, предназначенная для диалогов и выполнения пользовательских инструкций на тайском и английском языках. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров на архитектуре Mistral, основанная на Typhoon 7B и дообученная на разнообразном наборе данных для настройки инструкций объёмом более миллиона примеров. Модель поддерживает системные сообщения и шаблон диалога ChatML; родной контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для создания тайскоязычных и англоязычных чат-ботов, ответов на вопросы и других задач генерации текста по инструкциям. Указана лицензия Apache-2.0. Разработчики отмечают, что модель всё ещё развивается и может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; её поведение следует оценивать для конкретного применения.

Ultravox v0.2 — мультимодальная речевая LLM от Fixie.ai, построенная на Llama 3 8B Instruct и Whisper-small. Модель принимает аудио вместе с текстом, например текстовую системную инструкцию и голосовое сообщение, и формирует текстовый ответ. Модель предназначена для голосовых агентов, анализа устной речи и перевода речи. В карточке указаны скорость первого токена около 200 мс и генерация примерно 50–100 токенов в секунду на GPU A100 40 ГБ. Для обучения использовались данные GigaSpeech, AnyInstruct, BoolQ и SODA. Предпочтительная настройка модели не проводилась. Модель распространяется по лицензии MIT. Указан английский язык. Генерация аудио в этой версии не поддерживается; сведения о результатах оценки и тестовых наборах в карточке не приведены.

Это GGUF-представление дообученной модели Undi95/Meta-Llama-3.1-8B-Claude-bf16, опубликованное featherless-ai-quants. Репозиторий содержит файлы в формате BF16 GGUF и несколько вариантов квантования, включая IQ4_XS, Q2_K и Q3_K_L; карточка также указывает на чат-возможности и задачу генерации текста. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на вопросы, ведения беседы и создания текстов. README описывает варианты файлов и их размеры, но не приводит оценок качества или результатов тестирования. Лицензия в предоставленных данных не указана.

v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния весов Mistral-7B-Instruct-v0.1 и v1olet/v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы на английском языке. Лицензия Apache-2.0 допускает использование, изменение и распространение в соответствии с её условиями. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или результатов тестирования.

BetterHF/vicuna-7b — конвертированная версия Vicuna-7B, диалоговой языковой модели на архитектуре LLaMA. В README указано, что веса получены применением delta-модели lmsys/vicuna-7b-delta-v0 к базовой decapoda-research/llama-7b-hf. В репозитории представлены файлы PyTorch; размер модели — около 6,6 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате: она может отвечать на вопросы и поддерживать общение на естественном языке. README сообщает, что конвертированную модель проверили через Vicuna CLI и получили корректный ответ. Данные не описывают отдельные языки, длину контекста или условия лицензии, поэтому эти характеристики здесь не уточняются.

VPO-Pess-Zephyr-7B-0.0001-iter-2 — диалоговая языковая модель, выпущенная Katayoon. Это дообученная версия Katayoon/VPO-Pess-Zephyr-7B-0.0001-iter-1 на обновлённом и исходном наборах данных. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; формат весов — safetensors. Она поддерживает генерацию текста и диалоговое взаимодействие, с контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов в чате и других сценариев текстовой генерации. Карточка не описывает специализированные области применения, языковое покрытие, результаты оценки или конкретные ограничения. Лицензия — MIT.

VPO-SELM-Zephyr-7B-iter-1 — диалоговая языковая модель, разработанная Katayoon и дообученная на Katayoon/DPO-ONLY-Zephyr-7B с использованием обновлённого и исходного наборов данных. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: она принимает текстовые запросы и формирует текстовые ответы. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT. README не приводит результаты оценки или подробности о данных и ограничениях, поэтому качество на конкретных задачах по карточке установить нельзя.

heegyu/WizardVicuna2-13b-hf — языковая модель для генерации текста, созданная дообучением Llama 2 13B на наборе ehartford/wizard_vicuna_70k_unfiltered в течение трёх эпох. Она предназначена для диалогов с ассистентом и ответов на инструкции в текстовом формате. Модель построена на плотной авторегрессионной архитектуре Transformer семейства Llama и содержит 12,9 млрд параметров; контекст — до 4096 токенов. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Она может помогать в диалогах и генерировать ответы на запросы, но, как и другие LLM, может выдавать неточную, предвзятую или нежелательную информацию. Лицензия Meta для Llama 2 требует принятия условий перед получением весов и допускает коммерческое использование в рамках этих условий.

xDAN-L1-SOLAR-RL-v1 — диалоговая языковая модель xDAN-AI, полученная дообучением с подкреплением на базе SOLAR10.7B. Она предназначена для генерации текста в формате чата и может использоваться для создания ответов на запросы пользователя. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит около 10,6 млрд параметров. Контекстное окно составляет 4096 токенов. В карточке указаны наборы данных OpenOrca и OpenAssistant oasst2, а лицензия — Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0). Разработчик предупреждает, что ответы могут быть неточными, бессвязными или проблемными; модель не гарантирует достоверность и не исключает генерацию дезинформации. Для критически важных решений ответы требуют проверки.

Yadana1-Gem3-1B-Base — текстовая модель на архитектуре Gemma 3, разработанная shoonthitsa и дообученная на unsloth/gemma-3-1b-it. Она предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях; карточка модели указывает семейство conversational и возможность чата. Модель содержит 1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. В карточке нет сведений о специальной предметной области или подробной оценке качества; это компактная текстовая модель общего назначения.

YamshadowInex12_T3qm7xNeuralsirkrishna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; заявленный контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают специальные предметные области, целевые языки или дополнительные возможности; применимость зависит от качества ответов на конкретных задачах.

YamT3qm7xp_ShadowOgno — объединённая методом слияния модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/ShadowOgno-7B. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения подтверждают назначение для генерации текста, но не описывают специальные навыки или ограничения качества.

Zebrafish-7B — текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная mlabonne методом Model Stock с помощью LazyMergekit. Она объединяет liminerity/M7-7b и rwitz/experiment26-truthy-iter-0; в конфигурации также указана mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель слияния. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В карточке приведены результаты сравнительных оценок по AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 допускает использование с атрибуцией и ограничивает коммерческое применение.

bigheiniuJ/zephyr-7b-dpo-full-ensemble-mixv4 — диалоговая модель для генерации текста, дообученная автором на базе alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full с использованием TRL. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; заявленное контекстное окно — 32 768 токенов. В метаданных указаны формат safetensors и возможность вести диалог. Модель предназначена для ответов на вопросы и других текстовых диалоговых сценариев. Карточка демонстрирует запуск через Transformers pipeline с сообщением пользователя и генерацией продолжения. Сведения о поддерживаемых языках, специальных предметных областях и лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

sfulay/zephyr-7b-dpo-full-ultrabin-2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная разработчиком на alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full методом DPO на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель предназначена для генерации текста и ответов в чате; карточка указывает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на наборе проверки, включая точность предпочтений 0,7734 и разницу вознаграждений 0,9744. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает ограничения и конкретные сценарии использования.