III.5Управление персоналом и организацией

aqua-smaug-0.2-8B — языковая модель для генерации текста, созданная пользователем saucam путём слияния с помощью Mergekit моделей Dolphin 2.9 Llama 3 8B, Llama-3-Smaug-8B и Meta-Llama-3-8B. В основе лежит плотная архитектура LlamaForCausalLM; объём модели составляет 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов в сценариях, поддерживаемых базовыми моделями. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Experiment26Yam_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral. Она создана путём слияния automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_Experiment29Experiment24 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текст. Модель объединяет automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Experiment28T3q_Experiment24Yam — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment24Yam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где требуется создавать ответы или продолжения по текстовому запросу. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

Experiment28T3q_Experiment28Experiment24 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Gemma 2 2B — компактная языковая модель Google из семейства Gemma, созданная с использованием исследований и технологий, применявшихся при разработке Gemini. Это декодерная модель с открытыми весами для генерации текста; семейство включает предварительно обученные и дообученные для следования инструкциям варианты. Данная карточка описывает текстовую модель, ориентированную на английский язык. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, диалоговых интерфейсов и создания текстов — например, черновиков писем, сценариев и рекламных материалов. Небольшой размер позволяет запускать её на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов Safetensors; лицензия — Gemma. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса. Модель может выдавать фактически неверную или устаревшую информацию, отражать предвзятость данных и испытывать трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами; для прикладных систем рекомендуется проверка результатов и меры безопасности.

core-outline/gemma-2b-instruct — текстовая инструктивная модель семейства Gemma, разработанного Google на основе технологий и исследований, использованных для Gemini. Это плотная авторегрессионная модель-декодер класса GemmaForCausalLM с 2,5 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста; контекст составляет до 8192 токенов. Модель принимает текст и формирует текстовые ответы. В карточке семейство Gemma описано как англоязычное. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, создания текстов и простых задач рассуждения. Компактный размер позволяет запускать её на компьютере или собственной облачной инфраструктуре. Репозиторий содержит веса в форматах Safetensors и GGUF. Лицензия указана как other; конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория. К ограничениям относятся возможные фактические ошибки и устаревшие сведения, смещения из обучающих данных и трудности с неоднозначным языком или сложными открытыми задачами. Модель может создавать вредоносный или вводящий в заблуждение текст, поэтому для прикладных систем важны проверка ответов и меры безопасности.

Gemma 3 270M — компактная языковая модель семейства Gemma от Google, созданного на основе исследований и технологий Gemini. Репозиторий содержит текстовую версию модели в формате safetensors, предназначенную для генерации текста; размер 270 млн параметров следует из идентификатора модели. Лицензия — Gemma. Модель подходит для генерации и преобразования текста, диалоговых интерфейсов, суммаризации и ответов на вопросы. Компактный размер облегчает запуск на устройствах и инфраструктуре с ограниченными ресурсами. В README для семейства Gemma 3 указаны окно контекста 128K и поддержка более 140 языков, но эти характеристики не подтверждены отдельно для текстовой версии на 270M. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса; модель может упускать языковые нюансы, допускать фактические ошибки и испытывать трудности со сложными открытыми задачами. README описывает мультимодальные возможности семейства, однако данный репозиторий помечен как text-generation, поэтому визуальный ввод не заявлен для этой модели.

mhenrichsen опубликовал инструктивно дообученную текстовую модель Gemma 7B IT от Google. Это плотная авторегрессионная модель семейства Gemma с архитектурой decoder-only, содержащая 8,2 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 8192 токенов. В карточке модели указана английская языковая версия. Модель подходит для генерации и редактирования текстов, ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов и простых задач рассуждения. Небольшой по меркам крупных языковых моделей размер позволяет запускать её на персональном компьютере или в собственной облачной инфраструктуре, хотя для локального использования всё равно нужны ресурсы, соответствующие модели такого размера. Возможны предвзятые, неточные или устаревшие ответы; модель может затрудняться с неоднозначными формулировками, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Gemma с условиями использования Google; перед развёртыванием следует учитывать политику допустимого использования Gemma.

lewtun/gemma-7b-sft-full-deita-10k-v0 — текстовая языковая модель, дообученная на основе google/gemma-7b на наборе инструкционных диалоговых данных HuggingFaceH4/deita-10k-v0-sft. Модель использует плотную архитектуру GemmaForCausalLM и содержит 8,2 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: например, ответов на запросы и выполнения инструкций в формате чата. Максимальная длина контекста — 8192 токена. Карточка не приводит подробностей об оценке качества и конкретных ограничениях модели. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия в репозитории модели.

Weyaxi/HelpSteer-filtered-7B — языковая модель, дообученная на базе Mistral-7B-v0.1 на наборе данных Weyaxi/HelpSteer-filtered. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и следования инструкциям. Она принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY 4.0. К карточке также относится версия с LoRA-весами Weyaxi/HelpSteer-filtered-7B-Lora.

djuna/L3.1-Purosani-2-8B — объединённая плотная языковая модель семейства Llama, созданная разработчиком djuna с помощью mergekit. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B; слияние выполнено методом della_linear с включением нескольких моделей для инструкционного диалога, длинных ответов и других сценариев генерации текста. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает через Transformers и принимает текст, выдавая текст. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и поддержку чата. Она подходит для диалоговых ассистентов и генерации развернутых ответов. В README приведены результаты оценок Open LLM Leaderboard, включая средний балл 22,85 и IFEval 49,88; эти показатели не гарантируют качество в конкретном приложении. Языки и предметные области отдельно не заявлены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

taozi555/llama3-Mirage-Walker-8b — объединённая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе Meta Llama 3 8B Instruct с включением Undi95/Llama-3-Unholy-8B и taozi555/Llama-3-8B-Instruct-pippa. Веса объединены методом task arithmetic; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, формат файлов — safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов ассистента. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов; в метаданных указаны английский язык и возможность ведения чата. Лицензия в предоставленных данных не указана.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment26Yamshadow — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment26Yamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

cloudyu/mistral_28B_instruct_v0.2 — плотная языковая модель на архитектуре Mistral с 28 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указано, что модель имеет 128 слоёв и была обучена методом DPO на наборе Intel/orca_dpo_pairs; заявленный шаблон использует инструкцию, входные данные и ответ. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций в текстовом формате. Её можно применять для ответов на вопросы, составления текстов и интерактивных чат-сценариев. Карточка не указывает поддерживаемые естественные языки и конкретные предметные области. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — CC BY 4.0. README не приводит оценок качества или подробных сведений о рекомендуемых аппаратных требованиях; указанное число слоёв не подтверждено метаданными.

Mistral-7B-ReMax-v0.1 — языковая модель Ziniu Li на архитектуре Mistral, дообученная методом RLHF с алгоритмом ReMax на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции; формат запросов использует токены [INST] и [/INST]. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка описывает обучение на 10 тысячах запросов из lmsys-chat-1m без использования ответов этого набора и приводит результаты сравнительных оценок на Chat1M и AlpacaEval. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Качество и ограничения унаследованы от Mistral-7B-Instruct-v0.2; в частности, у модели нет встроенных механизмов модерации. Приведённые в карточке оценки основаны на конкретных тестовых наборах и не гарантируют качество во всех сценариях.

NeuralPipe-9B-Passthrough — слитая модель для генерации текста, созданная на основе OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit. В конфигурации passthrough использованы слои обеих моделей; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 8,9 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о языковом охвате.

FuseAI/OpenChat-3.5-7B-Solar — диалоговая языковая модель, выпущенная авторами FuseChat из Университета Сунь Ятсена. Это промежуточная модель для попарного объединения знаний OpenChat-3.5-7B с моделью Solar; проект FuseChat использует этапы лёгкого дообучения и слияния параметров, чтобы перенести способности разных чат-моделей в одну модель. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации ответов в диалоге, следования текстовым инструкциям и выполнения общих языковых задач. В карточке указано контекстное окно 8192 токена; описан набор FuseChat-Mixture, охватывающий разные стили, следование инструкциям и отдельные навыки. README приводит результаты FuseChat на MT-Bench, но они относятся к итоговой FuseChat-7B-VaRM, а не обязательно к этой промежуточной модели. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Она унаследует ограничения базовых моделей и может ошибаться или выдавать недостоверные ответы; отдельных оценок качества именно этой промежуточной модели в карточке не приведено.

OpenHyperion-2.5-Mistral-7B — объединённая модель на базе Mistral, созданная Hydra Project методом SLERP с помощью LazyMergekit из Locutusque/Hyperion-2.1-Mistral-7B и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Panoramix-7B-Instruct-v0.2 — текстовая инструктивная модель на архитектуре Mistral, созданная zelus82 с помощью mergekit. Это слияние mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и zelus82/Falbala-B7 методом passthrough; репозиторий содержит веса Safetensors. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и диалоговых сценариев. Размер составляет 8,9 млрд параметров, длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или подтверждённых ограничениях качества.

ShadowYamshadow_Strangemerges_30Experiment28 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель создана путём слияния automerger/ShadowYamshadow-7B и automerger/Strangemerges_30Experiment28-7B. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

SOLAR-10.7B-merge-dpo_v1 — текстовая генеративная модель команды ETRI xainlp, созданная слиянием моделей через MergeKit. В карточке указаны базовая модель etri-xainlp/SOLAR-10.7B-merge-dpo и модель для слияния davidkim205/komt-solar-10.7b-sft-v5; при обучении использовался набор из 100 тысяч пользовательских предпочтений с DPO и LoRA. Архитектура — плотная модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; метаданные также отмечают поддержку чата. Подходит для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

Starling-LM-11B-alpha-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Delcos/Starling-LM-11B-alpha методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamM7 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamM7-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки и специализацию, поэтому модель можно описать как универсальную генеративную языковую модель.

T5Gemma-2B-2B-PrefixLM-IT — разработанная Google instruction-tuned модель семейства T5Gemma с энкодером и декодером по 2 млрд параметров. Она основана на предварительно обученной модели google/t5gemma-2b-2b-prefixlm и предназначена для генерации и преобразования текста по инструкциям. Архитектура encoder-decoder объединяет энкодер и декодер; веса доступны в формате safetensors и модель рассчитана на работу с английским текстом. Её можно применять для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и создания текстов. Небольшой по меркам крупных языковых моделей размер позволяет запускать её на локальных компьютерах или в облачной инфраструктуре. Модель может ошибаться в фактах, хуже справляться со сложными или неоднозначными запросами и наследовать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать политику допустимого использования Gemma.

SzilviaB/Triple_Solar_2x10.7b-truthy-DPO — разговорная языковая модель для генерации текста. По карточке, это слияние моделей методом TIES с помощью mergekit; в конфигурации одна и та же модель macadeliccc/SOLAR-2x10.7b-truthy-dpo указана несколько раз. Каталог классифицирует архитектуру как MixtralForCausalLM с MoE и указывает 10,6 млрд параметров. Модель предназначена для диалога, генерации ответов и продолжения текста. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. В метаданных указана библиотека Transformers и формат safetensors. Лицензия и ограничения на использование в предоставленных сведениях отсутствуют.

YamshadowInex12_PasticheAlloyingotneoy — слитая модель генерации текста, созданная объединением automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/PasticheAlloyingotneoy-7B. Модель разработана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

YamshadowInex12_T3qExperiment26 — объединённая модель генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qExperiment26-7B. Она предназначена для сценариев, где требуется генерировать текст на основе текстового запроса. Модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно — до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Zenith-7B-dpo-v1 — диалоговая языковая модель Xenon1 на архитектуре Mistral, дообученная на Mistral-7B-v0.1 с использованием набора Ultrafeedback и техник из статьи Self-Rewarding Language Models. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и ведения диалога; для запросов используется формат Mistral с маркерами [INST] и [/INST], также доступен шаблон чата Transformers. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатор Byte-fallback BPE. Максимальный контекст — 32 768 токенов. Указана поддержка английского языка; опубликованные веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AiMaven-Merkaba-1.2 — объединённая языковая модель jefferylovely на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом слияния Slerp с помощью LazyMergekit на основе jefferylovely/AiMaven-Merkaba-1.1 и jefferylovely/Merkaba-Maven-0.8. Модель предназначена для генерации текста и работает с контекстом до 32 768 токенов. В карточке указаны формат safetensors и лицензия CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий.