III.5Управление персоналом и организацией

FineRadio-3.1-8B — языковая модель семейства Llama, разработанная AIstatistican и дообученная на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или другой текстовый вывод по текстовому запросу. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык. Для обучения использовались Unsloth и Hugging Face TRL; файлы представлены в формате PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Flan-Alpaca-Base — модель семейства T5, разработанная Declare Lab путём дообучения Flan-T5 на инструкциях Flan и Alpaca. Она предназначена для выполнения текстовых инструкций и генерации ответов, например для написания текстов и решения разнообразных задач по запросу. Модель доступна в форматах PyTorch и Safetensors; метаданные указывают 123,8 млн параметров и контекст до 512 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка описывает подход к обучению на наборах инструкций, но не приводит оценок качества именно этой версии. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/gemma-3-1b-it — диалоговая версия Gemma 3, размещённая Unsloth и основанная на Google/gemma-3-1b-it. Это плотная языковая модель Gemma3ForCausalLM примерно с 1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения по инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель работает через Transformers и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и писем, суммаризации и ответов на вопросы. В README описаны возможности семейства Gemma 3, включая мультимодальный ввод изображений, но этот конкретный чекпойнт имеет текстовую архитектуру и базовую модель Gemma 3 на 1 млрд параметров; поэтому поддержку изображений ему не приписываю. Метаданные указывают английский язык. Лицензия — Gemma. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться в фактах, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами. Качество зависит от промпта и контекста.

Gemma 3 1B IT QAT Unquantized — производная инструктивная модель Google на базе google/gemma-3-1b-it. Несмотря на упоминание QAT в названии, в метаданных указан формат safetensors и связь finetune; дополнительных сведений о квантовании этой версии нет. Модель предназначена для диалогов и генерации текста: она может отвечать на вопросы, составлять краткие пересказы, помогать с черновиками писем и другим текстом. В README семейство Gemma 3 описано как мультимодальное: оно принимает текст и изображения и выдаёт текст; заявлена поддержка более 140 языков и контекст до 128K токенов. Размер именно этой версии в доступных данных не указан. Компактные модели Gemma 3 рассчитаны в том числе на запуск на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Возможные ограничения включают фактические ошибки, предвзятость обучающих данных и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Модель распространяется по лицензии Gemma.

google/gemma-3-270m-it-qat-q4_0-unquantized — текстовая диалоговая модель семейства Gemma 3 от Google, созданная на основе google/gemma-3-270m-it. Репозиторий содержит вариант с QAT Q4_0; метаданные указывают формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и других задач, выполняемых по текстовым инструкциям. В общей карточке семейства Gemma 3 также описаны приём изображений, контекст до 128K токенов и поддержка более 140 языков, но эти свойства отдельно для данного компактного текстового чекпойнта не подтверждены. Модель может применяться в чат-ботах, виртуальных помощниках, подготовке черновиков и кратких изложений. Небольшой размер семейства позволяет рассматривать запуск на устройствах с ограниченными ресурсами. Ограничения включают возможные фактические ошибки, смещения и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями лицензии и политикой допустимого использования Google.

Jebadiah/hermes-Poppy-stone-l3-8b — объединённая языковая модель семейства Llama 3, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В слиянии использованы ChaoticNeutrals/Poppy_Porpoise-v0.7-L3-8B и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B; основной моделью указана Poppy_Porpoise-v0.7-L3-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и распространяется в формате safetensors.

K2S3 разработала K2S3-Mistral-7b-v1.4 — плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров. Она дообучена методом SFT с настройкой всех параметров на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1; для обучения использовались данные alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и других текстовых сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Весы опубликованы в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

MInAlA/Llama-3.2-3B-DPO-merged — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, полученная выравниванием Llama-3.2-3B-Instruct методом DPO на наборе предпочтений argilla/ultrafeedback-binarized-preferences. Модель содержит 3,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; поддерживает контекст до 131072 токенов и предназначена для использования через библиотеку Transformers. Модель подходит для диалогов, генерации ответов и других текстовых задач общего назначения. В метаданных указаны мультиязычные возможности базовой модели, но конкретный перечень языков для этой производной модели не приведён. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-Sentient-3.2-3B-Instruct — дообученная PrithivMLmods модель на архитектуре Llama для генерации текста и диалогов с выполнением инструкций. Она основана на meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct и дообучена на наборе mlabonne/lmsys-arena-human-preference-55k-sharegpt. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует PyTorch и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для чат-ботов, виртуальных помощников, поддержки пользователей и генерации текстов, объяснений и сводок по запросу. Карточка указывает английский язык; метаданные также описывают базовую модель как мультиязычную, но явно перечисляют для этой модели только английский. Лицензия — CreativeML Open RAIL-M. Возможности и качество для конкретных задач могут отличаться; карточка не приводит результатов оценки.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment27Shadow — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment27Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате Safetensors. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или языковой специализации, поэтому модель следует рассматривать как текстовую модель общего назначения. Она распространяется по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_YamMulti_verse_model — объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текстовые запросы и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по запросу. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Magnum-v1-32b — диалоговая языковая модель Anthracite-org, дообученная на базе Qwen1.5-32B для генерации связного текста и следования инструкциям. Авторы ориентировали серию Magnum на качество прозы, сопоставимое с Claude 3 Sonnet и Opus. Модель содержит 31,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и принимает диалоговые запросы в формате ChatML; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для написания и редактирования текстов, ответов на вопросы и выполнения инструкций в чате. При дообучении использовались датасеты для следования инструкциям, связности и письма, включая выборки Opus Instruct и Sonnet Orca. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия. Карточка не приводит количественных оценок качества; характеристики, приписанные качеству Claude 3, являются целью разработки, а не независимым результатом сравнения.

Citaman/Mistral_31_layer — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2. В конфигурации объединены срезы слоёв исходной модели со смещением на один слой; модель содержит 6,9 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Она принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает через библиотеку Transformers. Карточка не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов. Указана базовая модель Mistral-7B-Instruct-v0.2. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mistral-7B-Instruct-guidance-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая языковая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Mistral-7B-Instruct-guidance. Модели объединены методом SLERP с настройками по слоям и типам блоков; архитектура — плотная причинная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции. Она принимает текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и выдаёт текст. В метаданных не указаны поддерживаемые естественные языки; поэтому конкретные языки не перечисляются. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-gemma-2-9B — объединённая языковая модель Gemma 2, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из двух моделей: zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-MAB-gemma-2-9B и zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-GMMMUI-gemma-2-9B. Модель с архитектурой Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогового общения; принимает текст и выдаёт текст. Контекст — до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Язык модели отдельно не заявлен. Модель распространяется по лицензии Gemma.

MaziyarPanahi/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста и ответов на диалоговые запросы. Она создана объединением Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85 методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель принимает текстовые инструкции и сообщения и генерирует текстовые ответы. Заявленный нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений поведения.

NeuralKybalion-7B-slerp-v3 — объединённая модель, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе трёх моделей NeuralKybalion и experiment26-truthy-iter-0. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

giraffe176 выпустил объединённую модель Open_Hermes_Orca_Mistral-7B — языковую модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit: объединяет teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса safetensors; в README указана точность float16. Лицензия — Apache-2.0. README приводит результаты оценки на нескольких тестах, но не описывает отдельные гарантии качества или ограничения применения.

Orpomis-Prime-7B-dare — объединённая с помощью Mergekit языковая модель от автора saucam. Она сочетает kaist-ai/mistral-orpo-beta и NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B методом dare_ties; в конфигурации заданы веса 0,6 и 0,4, плотность 0,5 и тип данных bfloat16. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также выполнения инструкций в текстовом чате. В репозитории представлены веса safetensors. Модель объединяет две базовые модели; самостоятельное дообучение Orpomis-Prime-7B-dare в карточке не заявлено. Сведения о лицензии, поддерживаемых языках и специальных ограничениях в доступных данных отсутствуют.

SFGEMOMNISCIEN-Mistral-ties — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением моделей через mergekit методом TIES. В README указана NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и базовая модель Warit2/SFGEMOMNISCIEN; каталог характеризует NeuralHermes как диалоговую модель, дообученную для выполнения инструкций и генерации текста. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалогах по текстовым запросам. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает результаты оценки качества или конкретные ограничения применения.

SparrowMind-8B — диалоговая языковая модель, созданная bunnycore слиянием трёх моделей семейства Llama 3 с помощью mergekit. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст длиной до 8192 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. В состав слияния входят bunnycore/RemixLlama3-8B, NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B и UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

SynthIA-7B-v1.3-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная MaziyarPanahi объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и uukuguy/SynthIA-7B-v1.3-dare-0.85 методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов в диалоговом формате. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст составляет до 32 768 токенов. Её можно применять для чат-ботов, ответов на инструкции, черновиков и суммаризации текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений, поэтому результаты следует проверять на целевых задачах.

google/t5gemma-l-l-prefixlm — предварительно обученная текстовая модель Google из семейства T5Gemma с энкодером и декодером размера L, адаптированная с помощью PrefixLM. Архитектура encoder-decoder преобразует текст в текст; модель относится к варианту T5Gemma, созданному на основе подхода Gemma, и предназначена для генерации текста по входному запросу. Модель можно применять для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и других задач генерации, а энкодер — для классификации и понимания текста. В карточке указана поддержка английского языка. Весы опубликованы в формате safetensors; лицензия — Gemma. К сильным сторонам относятся универсальность текстовых задач и возможность использовать модель в средах с ограниченными ресурсами. Возможны ошибки в фактах и рассуждениях, трудности с неоднозначными формулировками и нюансами языка, а результаты зависят от данных обучения и контекста запроса.

google/t5gemma-l-l-ul2-it — англоязычная instruction-tuned модель семейства T5Gemma, разработанная Google на основе google/t5gemma-l-l-ul2. Это encoder-decoder-модель для преобразования текста в текст: предварительно обученную архитектуру T5Gemma адаптировали с помощью UL2, а затем настроили на выполнение инструкций. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования через Transformers. Модель подходит для генерации и редактирования текста по запросам, суммаризации, ответов на вопросы и рассуждений. В карточке также описаны сценарии создания черновиков писем и другого контента. Английский указан как язык модели; размер и длина контекста для этого репозитория в предоставленных данных не приведены. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактические ошибки, отражать предвзятости обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными формулировками и сложными открытыми задачами. Лицензия Gemma; применение регулируется политикой допустимого использования Gemma.

google/t5gemma-s-s-ul2-it — англоязычная instruction-tuned encoder-decoder-модель Google из семейства T5Gemma. Она получена дообучением базовой google/t5gemma-s-s-ul2, адаптированной из decoder-only-модели по схеме UL2; веса опубликованы в формате safetensors. Архитектура использует энкодер и декодер размера S. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям, в том числе для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и создания черновиков текстов. Текстовый формат входа и выхода позволяет применять её в сценариях text-to-text и диалоговых приложениях. Карточка не приводит число параметров и длину контекста этой версии. К ограничениям относятся возможные фактические ошибки, смещения в ответах и трудности с нюансами языка или сложными открытыми задачами; качество зависит от обучающих данных и формулировки запроса. Лицензия — Gemma; применяются условия и ограничения использования Gemma.

Triunvirato-7b — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением Mistral-7B-v0.1, neuronal-7b-Mlab и Monarch-7B с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где нужен ответ или продолжение текста на основе запроса. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Tulu V2 DPO 70B — диалоговая языковая модель-ассистент, разработанная AllenAI на основе Llama 2 70B. Модель дообучена на смеси публичных, синтетических и созданных людьми инструкций и диалогов, а затем выровнена методом Direct Preference Optimization (DPO) на данных UltraFeedback. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 68,7 млрд параметров; контекст — до 8192 токенов. Основной язык — английский. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев, где нужен универсальный текстовый помощник. В карточке она описана как сильная альтернатива Llama 2 70B Chat; для форматирования запросов рекомендуется использовать формат Llama 2 с завершающим переводом строки. Модель может выдавать проблемные ответы: на этапе выравнивания её не обучали безопасно отказывать и не применяли фильтрацию ответов во время работы. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk.

QuixiAI/WizardLM-7B-V1.0-Uncensored — текстовая модель генерации на базе архитектуры LLaMA с 6,6 млрд параметров. Это переобученная версия WizardLM-7B-V1.0: автор использовал отфильтрованный набор данных, чтобы снизить частоту отказов, уклончивых ответов и проявлений предвзятости. Модель обучена на инструкциях в формате Vicuna-1.1 и предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 2048 токенов. Карточка указывает, что у модели ослаблены защитные ограничения, но отмечает, что она не является полностью «без цензуры». Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по доступным сведениям определить нельзя.

YamshadowStrangemerges_32_Inex16Calme — слитая модель семейства Mistral, объединяющая automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; заявленная длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о языковой специализации или конкретных ограничениях качества; применимость следует оценивать для своего сценария.

YamshadowStrangemerges_32_NeuralsirkrishnaShadow — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.