III.5Управление персоналом и организацией

Verdandi-Qwen2.5-7B — объединённая текстовая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода TIES на основе Orion-zhen/Meissa-Qwen2.5-7B-Instruct с включением C10X/LongWriter-Qwen2.5-7B-Instruct. Она построена на архитектуре Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров; для работы используется библиотека Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, в том числе для продолжительных ответов благодаря контексту до 32 768 токенов. Карточка базовой модели указывает на задачи написания художественных текстов и ролевых диалогов. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в доступных данных отсутствуют.

West-Dare-7B — языковая модель с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием senseable/Westlake-7B и abideen/DareVox-7B с помощью LazyMergekit. Она построена на плотной архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста, включая ролевые диалоги и творческие тексты, согласно описанию базовых моделей в каталоге. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на задачах рассуждения и понимания текста. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные меры безопасности или подробные ограничения применения.

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.

joeddav/xlm-roberta-large-xnli — мультиязычная модель классификации текста, разработанная на основе XLM-RoBERTa Large и дообученная на данных для вывода по тексту (NLI), включая MNLI и XNLI. Она предназначена прежде всего для zero-shot-классификации: пользователь задаёт текст и набор меток, а модель оценивает соответствие текста каждой метке без отдельного обучения на этих категориях. Модель содержит около 658,7 млн параметров, использует архитектуру XLM-RoBERTa для классификации последовательностей и принимает текст с контекстным окном до 514 токенов. Она рассчитана на работу на 15 языках XNLI: английском, французском, испанском, немецком, греческом, болгарском, русском, турецком, арабском, вьетнамском, тайском, китайском, хинди, суахили и урду. Можно задавать метки на одном языке, а классифицируемый текст подавать на другом. Подходит для тематической разметки, маршрутизации обращений и других задач классификации с пользовательскими категориями, особенно в мультиязычных сценариях. Для классификации только на английском в карточке рекомендованы модели семейства BART MNLI. Модель распространяется по лицензии MIT.

YamshadowStrangemerges_32_Inex12Yam — слитая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Inex12Yam-7B и предназначена для генерации текста; модель можно применять для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны специализация, целевые языки и результаты оценки качества, поэтому её возможности за пределами генерации текста не следует считать подтверждёнными.

zephyr-gemma-2-9b-sft — диалоговая модель генерации текста, созданная tanliboy дообучением Google Gemma 2 9B на наборе HuggingFaceH4/ultrachat_200k. Она предназначена для общения в формате вопросов и ответов и генерации ответов на текстовые запросы. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В метаданных указан формат весов safetensors и лицензия Gemma. README приводит значение loss 1.0639 на оценочном наборе, но не описывает методику оценки или ограничения и не даёт оснований судить о качестве в конкретных сценариях.

ShenaoZ/0.00005_withdpo_4iters_bs256_555lr_iter_1 — дообученная разработчиком ShenaoZ языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров. Она основана на HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и дополнительно обучена методом DPO на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель предназначена для общения в текстовом формате и генерации ответов; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указана английская языковая основа базовой модели, но README не описывает отдельные языковые возможности этой версии. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. README не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

Это дообученная методом DPO версия модели ShenaoZ/0.00005_withdpo_4iters_bs256_555lr_iter_1, созданная на исходном и обновлённом наборах данных. Модель семейства Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров предназначена для текстового общения и генерации ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указаны возможность диалогового общения, формат весов safetensors и лицензия MIT. Карточка не приводит подробностей о назначении наборов данных, оценке качества или известных ограничениях, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

Модель ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_3iters_bs256_531lr_iter_1 — дообученная версия Mistral-7B-SFT-beta, созданная на основе датасетов updated и original. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных не указаны специализация по предметной области или дополнительные возможности сверх генерации текста и чата. Модель распространяется по лицензии MIT.

Это диалоговая языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная ShenaoZ на базе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta с использованием датасета HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель предназначена для генерации текста и общения в формате диалога; контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. Карточка не сообщает результаты оценки качества или конкретные ограничения; данные о базовой модели указывают на англоязычную направленность. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Модель ShenaoZhang/0.0005_idpo_same_nodpo_replace_iter_2 — дообученная версия ShenaoZhang/0.0005_idpo_same_nodpo_replace_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и чат-диалогов. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов; веса представлены в формате Safetensors. Модель можно применять для диалогового взаимодействия и генерации текста. Карточка не описывает специальные возможности, результаты оценки качества или ограничения поведения. Лицензия — MIT.

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_ablation_4iters_bs256_nodpo_iter_1 — дообученная модель Mistral, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обученная на наборах данных updated и original. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; принимает текст и выдаёт текст. Основной язык базовой модели — английский. Лицензия — MIT. README не приводит дополнительных сведений о назначении, оценке качества и известных ограничениях модели.

Модель ShenaoZ/0.001_withdpo_4iters_bs256_531lr_iter_2 — дообученная разговорная языковая модель семейства Mistral, созданная на основе ShenaoZ/0.001_withdpo_4iters_bs256_531lr_iter_1 с использованием исходного и обновлённого наборов данных. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Карточка не описывает состав данных, результаты оценки или конкретные ограничения, поэтому качество ответов и пригодность для отдельных сценариев по имеющимся сведениям определить нельзя.

Это чат-модель для генерации текста, разработанная как дообученная версия ShenaoZhang/0.001_zephyr_5551_4iters_bs256_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Она построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для диалогов и генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors по лицензии MIT. Сведения о конкретных сценариях применения, языковом покрытии и результатах оценки в карточке не приведены.

Это дообученная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Согласно карточке, её дообучили на обновлённом и исходном наборах данных; подробности о данных и оценке не приведены. Модель предназначена для генерации текста и общения в чате. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Метаданные описывают базовую модель как ориентированную на англоязычные синтетические диалоги, ответы на вопросы и общение; отдельных сведений о языковой специализации этого чекпойнта нет. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Карточка не сообщает результаты оценки, поэтому качество для конкретных сценариев по имеющимся данным определить нельзя.

ShenaoZ/0.0_withdpo_4iters_bs256_531lr_iter_2 — плотная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная командой ShenaoZ на обновлённом и исходном наборах данных на основе ZhangShenao/0.0_ablation_sample1_4iters_bs256_iter_1. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Сведения о конкретных сценариях применения, поддерживаемых языках и результатах оценки в карточке отсутствуют, поэтому их нельзя уточнить.

Модель ShenaoZhang/0.1_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_2 — дообученная разговорная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана на основе ShenaoZhang/0.1_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_1 и обучена на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии MIT. Карточка не приводит сведений об оценках качества или конкретных ограничениях применения.

ABCDAI-R1-1.5b-SFT — дообученная EnzGamers разговорная языковая модель на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B. Модель с плотной архитектурой Qwen2 и 1,5 млрд параметров предназначена для генерации текста в диалоге; для обучения использовалась библиотека TRL. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и поддерживает контекст до 131072 токенов. Модель можно использовать для ответов на вопросы и генерации текста в формате чата. Доступные сведения не описывают конкретные языки обучения или специализированные предметные области, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Ahma-3B-dpo-slerp — языковая модель, созданная Finnish-NLP слиянием двух DPO-чекпойнтов с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 3,4 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых языках, качестве на конкретных задачах или ограничениях поведения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ArliAI-Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.1 — разговорная модель OwenArli, дообученная методом DPO на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации ответов в диалоговом формате. Она принимает текстовые сообщения и выдаёт текст; контекст составляет 8192 токена. В репозитории указаны веса в формате Safetensors, а карточка сообщает о вариантах FP16 и GGUF. Для использования требуется соблюдать лицензию Meta Llama 3. В карточке перечисление наборов данных для DPO оставлено пустым, поэтому состав и качество обучающих данных оценить нельзя. Также не приведены результаты бенчмарков или сведения о поддерживаемых языках.

datagen-sft-1 — это дообученная Heralax модель для генерации текста на основе архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации и продолжения текста; при обучении использовались наборы данных с художественными текстами, веб-материалами, диалогами и примерами рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведён результат оценки: loss 0,6304. Подробности о предполагаемых сценариях, качестве на конкретных задачах и ограничениях не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

BigOrca-2-XB — объединённая языковая модель, опубликованная Joseph717171. Она создана методом passthrough в mergekit на основе предварительно обученной модели Microsoft Orca-2-13B. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 22,4 млрд параметров; для запуска предусмотрен формат safetensors, а заявленная длина контекста составляет 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Её можно применять для диалоговых ответов, черновиков и продолжения текста, однако карточка не приводит отдельных результатов оценки или подробного перечня сценариев. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с файлами репозитория и лицензиями исходной модели Orca-2-13B.

Bloom-1b7-dialogsum-IT-baseline — дообученная инструктивная версия многоязычной авторегрессионной модели BigScience BLOOM-1b7. Модель предназначена для суммаризации диалогов по инструкции и генерирует текст в ответ на текстовый запрос. Архитектура — плотная языковая модель BloomForCausalLM с 2,1 млрд параметров; длина контекста — до 4096 токенов. Карточка указывает на обучение на датасете для суммаризации диалогов, но не приводит подробностей о данных, оценке качества или ограничениях. Модель распространяется под лицензией bigscience-bloom-rail-1.0.

Weyaxi/CarbonVillain-v4-Sakura-Solar-Slerp — разговорная языковая модель для генерации текста, созданная слиянием весов методом SLERP. В конфигурации указаны модели jeonsworld/CarbonVillain-en-10.7B-v4 и kyujinpy/Sakura-SOLAR-Instruct; базовой моделью названа upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0. Каталог относит её к плотной архитектуре семейства Llama с классом LlamaForCausalLM и 10,6 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Метаданные указывают контекст длиной 4096 токенов, формат safetensors и лицензию Apache 2.0. README описывает слияние в формате bfloat16, с разными коэффициентами для слоёв self-attention и MLP. Поддерживаемые языки и специализированные области применения в доступных данных не обозначены.

Cheus-11B — разговорная языковая модель, созданная ByteWave путём слияния lvkaokao/mistral-7b-finetuned-orca-dpo-v2 и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Она предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. Модель основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 10,6 млрд параметров; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В репозитории представлены веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка указывает английский язык и разговорное применение. Результаты оценивания на Open LLM Leaderboard в README не приведены, поэтому качество на конкретных тестах по этим данным оценить нельзя.

CleverGirl-20b-Blended-v1.1-DARE — плотная языковая модель семейства Llama примерно на 19,8 млрд параметров, созданная athirdpath. Это объединённая методом DARE TIES модель на основе athirdpath/BigLlama-20b и двух вариантов CleverGirl-20b; веса настроены для сближения поздних слоёв с ORCA 2. Модель предназначена для диалогового помощника, генерации художественного текста и ответов в свободной форме. Автор характеризует её как дружелюбного и эффективного ассистента, отмечая склонность к многословным ответам и искусственный тон; модель также может писать эротическую прозу. Контекст составляет 4096 токенов, веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

ChaoticNeutrals/Community_Request-03-12B — разговорная языковая модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, созданная слиянием двух предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP: Nitral-AI/Captain-Eris_Violet-GRPO-v0.420 и Nitral-AI/Wayfarer_Eris_Noctis-12B. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает контекст до 1 024 000 токенов. Модель использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Карточка не описывает специализированные предметные области или языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Edens-Gate/Danny-Odin-Slerp — объединённая модель генерации текста, созданная разработчиком Edens-Gate с помощью mergekit. В ней методом SLERP объединены Edens-Gate/Danny-Test и Delta-Vector/Odin-9B; архитектура — Gemma 2, плотная авторегрессионная модель на 9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и чат-диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. В метаданных указана возможность чата; базовая модель описана как ориентированная на творческое письмо и ролевые диалоги, но README не уточняет, насколько эти сценарии сохранены после слияния. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

sftmagpie-delphiwarmupdelphi-2e20-p33m67-kdelphi-1e-05delphi-3e18-p33m67-k — диалоговая языковая модель семейства Qwen3, разработанная авторами репозитория laion/delphi-2e20-p33m67-k0p20-lr83-a001-magpie_lr1e5-sft. Модель содержит 1,7 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и предназначена для генерации текста в диалогах; карточка сообщает, что обучение проводилось с нуля на наборах данных magpie и delphi_warmup. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 4096 токенов; репозиторий использует Transformers и содержит веса в формате safetensors. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в файлах репозитория. Карточка не приводит оценок качества, подробных сценариев применения или известных ограничений.