III.4Клиентская поддержка и customer success

Viviana_V3 — диалоговая языковая модель, созданная domie слиянием Viviana_V2 и Mistral-7B-Instruct-v0.2 с помощью mergekit и метода slerp. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для хранения используется формат Safetensors. В метаданных для базовой Viviana_V2 указаны английский и итальянский языки; отдельные сведения о языках Viviana_V3 не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает состав и параметры слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений применения.

VPO-Pess-Zephyr-7B-iter-1 — диалоговая модель генерации текста, созданная дообучением Katayoon/DPO-ONLY-Zephyr-7B на обновлённом и исходном наборах данных. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для чата и генерации текстовых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена Katayoon под лицензией MIT. README не приводит подробностей о назначении наборов данных, оценке качества или ограничениях модели, поэтому её пригодность для конкретных сценариев следует оценивать самостоятельно.

Katayoon/VPO-Zephyr-7B-0.0005-iter-2 — чат-модель на архитектуре Mistral, дообученная Katayoon на обновлённом и исходном наборах данных от версии Katayoon/VPO-Zephyr-7B-0.0005-iter-1. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — MIT. Подробности о языках, оценках качества и конкретных ограничениях в карточке модели отсутствуют.

Where-Llambo-7B — диалоговая модель AmazingVince на базе Mistral, дообученная методом supervised fine-tuning на смеси открытых датасетов. Она предназначена для генерации ответов в чатах и выполнения разнообразных инструкций, а также может использоваться для ролевых диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весы представлены в формате Safetensors. По карточке модель ещё обучалась и была примерно на половине запланированного этапа; README также упоминает подготовку к DPO на пользовательских данных. Для использования указана лицензия Apache-2.0. Языки обучения и гарантии качества отдельно не описаны.

Aaron-di/Yamshadowexperiment28M70.8-0.22-0.86-0.36-0.42-0.95-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit на основе AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; карточка демонстрирует её запуск через Transformers с шаблоном диалога. Нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации текста и диалоговых ответов общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит оценок качества или подробного описания специализации модели.

Yamshadowexperiment28M70.8-0.49-0.98-0.31-0.16-0.95-7B — объединённая текстовая модель семейства Mistral от автора aaron-di, построенная на основе AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Модель с архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. README показывает запуск через Transformers с шаблоном чата и генерацией до 256 новых токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или подтверждённые ограничения качества.

YamshadowInex12_Experiment26Strangemerges_32 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_32-7B. Модель принимает текст и может использоваться для генерации продолжений и ответов в пределах контекстного окна до 32 768 токенов. Данные представлены в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не описывает специальные сценарии применения или языковую специализацию модели.

YamshadowInex12_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжение текста на основе запроса. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не описывает специальные возможности, целевые области применения или подтверждённые языки модели.

YamshadowInex12_PasticheNeuralsirkrishna — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/PasticheNeuralsirkrishna-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Репозиторий использует формат safetensors, максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Информация о специализации на отдельных языках или предметных областях отсутствует.

YamshadowInex12_ShadowYamshadow — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowYamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжения по текстовому запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не описывает специальные предметные области, языки или преимущества объединения моделей.

YamshadowInex12_Strangemerges_32M7 — слитая модель семейства Mistral, созданная объединением automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_32M7-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, написания черновиков и продолжения заданного текста. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В доступных сведениях не описаны целевые языки и специальные прикладные области, поэтому её можно характеризовать как текстовую модель общего назначения.

YamshadowStrangemerges_32_CalmeInex12 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/CalmeInex12-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не сообщает подробностей о языковой специализации или методе объединения моделей.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment28Strangemerges_32 — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment28Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, веса представлены в формате safetensors. Репозиторий использует лицензию Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или конкретные ограничения качества.

YamshadowStrangemerges_32_Neuralsirkrishnaexperiment26Experiment24 — объединённая языковая модель, опубликованная MaziyarPanahi на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текстовые ответы. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинно-языковой архитектурой MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Модель получена слиянием automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Neuralsirkrishnaexperiment26Experiment24-7B. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям, поэтому применение следует считать общим; подтверждённые качество и ограничения в README не приводятся.

zephyr-7b-DPOBS128-full — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная командой TTTXXX01 на alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full с использованием набора HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате; карточка также указывает возможность диалогового взаимодействия. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробностей о рекомендуемых сценариях использования.

RikkiXu/zephyr-7b-dpo-full — диалоговая языковая модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в метаданных указано контекстное окно 32 768 токенов и возможность чата. README сообщает, что модель обучалась с нуля, но не приводит сведений о датасете, обучении или оценке. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: например, для ответов на запросы и продолжения беседы. Языки обучения и поддерживаемые языки не указаны. Условия лицензирования в предоставленных данных не описаны.

Zephyr Orpo — диалоговая языковая модель, разработанная W&B и полученная дообучением Mistral-7B-v0.2 по рецепту ORPO из Alignment Handbook. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и рассчитана на генерацию текста и ответы в формате чата; базовая модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена прежде всего для англоязычных диалогов и генерации ответов. В карточке приведён результат 7,159375 на MT-Bench в среднем по двум ходам. Она распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. README сообщает об обучении на смеси общедоступных и синтетических наборов данных; метаданные указывают датасет argilla/distilabel-capybara-dpo-7k-binarized.

Zurich 7B GammaCorpus v2-10k — языковая модель, дообученная Ruben Roy на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе GammaCorpus v2-10k со структурированными многоходовыми диалогами. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов в формате инструкций; карточка также описывает её как демонстрацию датасета GammaCorpus. Это плотная причинно-языковая модель архитектуры Qwen2 с 7,1 млрд параметров по метаданным и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка указывает поддержку английского языка. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache 2.0. Модель подходит для многоходового общения и генерации структурированных ответов. Разработчик предупреждает о возможности предвзятых ответов; заявление о превосходстве над моделями сходного размера приведено в карточке, но метрики сравнительной оценки не указаны.

Это диалоговая модель генерации текста, созданная ShenaoZ путём дообучения Mistral-7B-Instruct-v0.2 на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized с использованием DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на архитектуре MistralForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций: она принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не содержит подробностей об оценке качества и ограничениях модели.

Это дообученная диалоговая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на базе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Она предназначена для генерации текста и общения в формате чата; в качестве обучающих данных использован набор HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель принимает текст и генерирует текст, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии MIT. Подробные сведения о качестве, оценке и ограничениях в карточке модели не приведены.

ShenaoZ/0.0005_withdpo_4iters_bs256_2epoch_5311lr_iter_3 — диалоговая модель генерации текста, дообученная на базе ShenaoZ/0.0005_withdpo_4iters_bs256_2epoch_5311lr_iter_2 на обновлённом и исходном наборах данных. Она построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других сценариев текстовой генерации. Карточка не приводит оценки качества, подробности обучения или ограничения применения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — MIT.

ShenaoZ/0.001_4iters_bs128_declr_nodpo_useresponse_iter_3 — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная ShenaoZ. Модель обучена на исходном и обновлённом наборах данных; её базовая модель — ShenaoZ/0.001_4iters_bs128_declr_nodpo_useresponse_iter_2. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и опубликована в формате safetensors. Модель можно применять для генерации ответов в чате, продолжения текста и подготовки черновиков. Карточка не описывает результаты оценки и конкретные ограничения качества. Лицензия — MIT.

ShenaoZhang/0.001_4iters_bs128_nodpo_only4w_iter_1 — языковая модель Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров, дообученная на обновлённом и исходном наборах данных. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; её можно использовать для ответов на вопросы и ведения беседы. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель основана на HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. В карточке нет подробностей о составе данных, результатах оценки и известных ограничениях; поэтому качество для конкретных задач по имеющимся сведениям определить нельзя.

Модель ShenaoZ/0.01_ablation_4iters_bs256_iter_3 — дообученная версия ShenaoZ/0.01_ablation_4iters_bs256_iter_2, созданная на обновлённом и исходном наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Карточка не приводит подробностей об обучении и оценивании, поэтому качество и особые ограничения применения оценить нельзя. Лицензия — MIT.

0.01_ablation_4iters_bs256_nodpo_iter_1 — дообученная ShenaoZ модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Для обучения использовались версии наборов данных updated и original; модель предназначена для генерации текста и общения в формате чата. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, принимает текст и генерирует текст. Размер её контекста — до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия MIT. README не приводит результатов оценки или более подробного описания обучения.

Это чат-модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная авторами репозитория ShenaoZ на базе ShenaoZ/0.0_withdpo_4iters_bs256_5102lr_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Карточка не содержит подробностей о данных обучения, оценке качества и известных ограничениях.

ishikaa/acquisition_generator_AS_confidence_numina_qwen14b — генеративная языковая модель из семейства Qwen2, доступная через библиотеку Transformers. В метаданных указаны размер около 14 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и поддержка задачи text-generation; в тегах также отмечен conversational-сценарий. Разработчик, базовая модель, языки и назначение дообучения в карточке не описаны. Модель может применяться для генерации и продолжения текста, формирования ответов в диалогах и подготовки черновиков на основе текстового запроса. Сильными сторонами являются крупный размер и длинный контекст, однако специализированные качества модели, результаты оценки, данные обучения и практическая эффективность не подтверждены в README. Лицензия в предоставленных материалах не указана, поэтому условия распространения и коммерческого использования необходимо проверять отдельно.

ishikaa/acquisition_generator_AS_GT_confidence_omnimath_qwen3b — генеративная языковая модель из семейства Qwen2, опубликованная на Hugging Face пользователем ishikaa. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных она обозначена как conversational и text-generation, а для работы предполагается библиотека Transformers. Модель содержит около 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. По доступным данным она может применяться для продолжения текста, генерации ответов в диалоге, подготовки черновиков и других задач, сводимых к авторегрессионной генерации текста. Сведения о разработчике, языках, лицензии, обучающих данных и результатах оценки в карточке отсутствуют.

Mo0189/agenty-qwen3-14b — дообученная языковая модель, разработанная Mo0189 на базе unsloth/Qwen3-14B-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная модель семейства Qwen3 с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 14 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст, а нативное окно контекста составляет 40 960 токенов. В карточке заявлен английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не раскрывает специализацию дообучения, обучающие данные или результаты оценки качества, поэтому конкретные преимущества и профильные сценарии сверх генерации текста и диалога установить нельзя.

Модель bhatayus/aika-filler-slm-v4-7-2-v4_6-e4 — дообученная текстовая модель семейства Gemma 3, опубликованная bhatayus. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель содержит 1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma3ForCausalLM, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Указанная лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает специализированную предметную область или дополнительные возможности.