III.5Управление персоналом и организацией

airoboros-m-7b-3.1.2-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/airoboros-m-7b-3.1.2-dare-0.85. Модели объединены методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции и диалоговые запросы. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальный контекст — 32 768 токенов. В карточке не заявлены специальные прикладные области или поддержка конкретных естественных языков. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Качество и поведение объединённой модели могут отличаться от исходных моделей; ограничения отдельно не описаны.

Sakalti/Calme-3.2-fp16 — модель генерации текста на основе архитектуры Qwen2, созданная объединением весов с помощью mergekit и метода TIES. В README указано, что в качестве базовой использована MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b; метаданные связывают её с дообучением этой модели. Размер составляет 76,7 млрд параметров, формат весов — safetensors, точность — float16, библиотека — Transformers, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения. Она принимает текст и выдаёт текст; поддержка чата указана в метаданных. Описание базовой модели характеризует её как экспериментальную дообученную модель на базе Qwen2.5-72B для англоязычных диалогов и генерации текста, но языковая специализация данной версии отдельно не подтверждена. Лицензия обозначена как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты. Объединение выполнено с весом 1 для базовой модели; README не перечисляет другие модели-участники.

CrystalMistralv.03-fixed — объединённая автором модель Crystalcareai на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана с помощью LazyMergekit методом SLERP из Crystalcareai/CrystalMistral_7b_v.02 и Crystalcareai/CrystalMistralv.01-fixed; веса сохранены в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка не уточняет специализацию, языки обучения или целевые сценарии, поэтому модель можно описать как генератор общего назначения. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Elysium-Omni-11b — объединённая диалоговая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit. Она объединяет Elysium-Omni-Itt-11b и SoMix2-xb линейным слиянием с весами 0,8 и 0,2 соответственно. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 11 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В репозитории указаны веса Safetensors; конфигурация слияния использует float16. Лицензия в доступных данных не указана.

EverythingLM-13b-V2-16k — универсальная языковая модель, созданная на базе Llama 2 и обученная разработчиком totally-not-an-llm на наборе EverythingLM-V2. Это плотная авторегрессионная модель класса LlamaForCausalLM с 12,9 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов; доступен формат PyTorch. Модель предназначена для генерации текста, подробных ответов, творческих историй и рассуждений. В карточке заявлены автоматическое включение пошаговых рассуждений и улучшенное понимание запросов; для задач на рассуждение автор рекомендует низкую температуру генерации. Модель описана как uncensored, однако базовая модель может отказываться отвечать на некоторые запросы, и для них может потребоваться настройка промпта. Лицензия указана как Llama 2. README также содержит инструкции по настройке RoPE для GGML-квантованных вариантов, но метаданные этого репозитория указывают формат PyTorch.

ClaudioItaly/EvolutiontGOLD — текстовая авторегрессионная модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе ClaudioItaly/TopEvolutionWiz. Модель содержит 12,3 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая развернутые ответы на вопросы по широкому кругу тем, унаследованные от базовой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_ShadowCalme — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и имеющая контекстное окно до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не уточняют языковую специализацию модели или дополнительные ограничения.

Experiment26Yamshadow_Experiment26Experiment24 — объединённая языковая модель, созданная на основе automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной сетью и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными входными текстами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment26Experiment26 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Experiment26-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, принимающая текст и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Весовые файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Flan-Alpaca-Large — модель для следования инструкциям, созданная лабораторией Declare-Lab путём дообучения FLAN-T5 на наборах инструкций Flan и Alpaca. Она использует архитектуру T5 с условной генерацией текста и предназначена для ответов на запросы и выполнения разнообразных текстовых заданий. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают 385,2 млн параметров и контекст до 512 токенов. README сообщает об обучении на данных Flan и Alpaca, но приводит для версии Large другое число параметров — 770 млн; поэтому размер из метаданных может не совпадать с описанием в карточке. Поддерживаемые языки явно не перечислены.

Google Gemma 3 1B IT QAT Q4_0 Unquantized — компактная диалоговая модель на базе Gemma 3 1B IT. Репозиторий указан как дообучение google/gemma-3-1b-it; метаданные описывают чат-возможности и формат safetensors. Несмотря на название QAT Q4_0 Unquantized, доступные сведения не подтверждают, что в репозитории размещены квантизованные веса. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, ответов на вопросы и суммаризации. README семейства Gemma 3 также описывает мультимодальный ввод изображений, однако метаданные этой конкретной модели подтверждают только задачу text-generation, поэтому поддержку изображений нельзя считать установленной для данного репозитория. В README для семейства заявлены контекст до 128K токенов и поддержка более 140 языков; эти характеристики не подтверждены отдельно для данного варианта. Модель может давать неточные или устаревшие сведения, испытывать трудности с неоднозначными и сложными запросами, а также воспроизводить смещения из обучающих данных. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями лицензии Google Gemma и соответствующей политикой допустимого использования.

google/gemma-3-270m-qat-q4_0-unquantized — текстовая модель Google из семейства Gemma 3, основанная на google/gemma-3-270m. Метаданные классифицируют её как дообученную модель для генерации текста; веса размещены в формате safetensors. Суффикс имени указывает на QAT Q4_0, однако README и метаданные не объясняют, что именно означает «unquantized» для опубликованных весов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, ответов на вопросы и суммаризации. README семейства Gemma 3 описывает также ввод изображений и контекст до 128K токенов, но эти характеристики не подтверждены отдельно для данной компактной текстовой модели. В карточке заявлена поддержка более 140 языков; сведения о её основной языковой специализации отсутствуют. Возможные ограничения включают фактические ошибки, отражение предвзятости обучающих данных и трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Лицензия — Gemma; её условия использования следует учитывать при развёртывании.

rwitz2/go-bruins-v2.1.1 — текстовая генеративная модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; заявленное окно контекста составляет 32 768 токенов. README сообщает, что модель основана на jan-hq/trinity-v1, дообученной методом DPO на Intel/orca_dpo_pairs, и содержит следы Cybertron-2. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса. README заявлял о первом месте в таблице лидеров 16 декабря 2023 года, но не уточняет саму таблицу или условия оценки. Автор также предупреждает о возможном загрязнении некоторых обучающих данных и сообщает о планах устранить его в будущих версиях. Лицензия репозитория — CC; конкретный вариант лицензии не указан в предоставленных метаданных.

SillyTilly/google-gemma-2-9b-it — текстовая диалоговая модель семейства Gemma 2, созданного Google на основе исследований и технологий, использованных при разработке Gemini. Это плотная авторегрессионная модель с 9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors, а для запуска указана библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и диалога на английском языке. Её можно применять для ответов на вопросы, суммаризации, создания черновиков, чат-ботов и языковой практики. Относительно компактный размер подходит для запуска на локальном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. Модель может выдавать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, нюансами языка и здравым смыслом. Лицензия — Gemma; использование должно соответствовать условиям лицензии и политике запрещённого использования Gemma.

CaioXapelaum/Hermes-2-Pro-Llama-3.1-70B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная слиянием TIES через mergekit. В объединение вошли NousResearch/Meta-Llama-3.1-70B и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-70B; базой для слияния указана NousResearch/Llama-2-70b-hf. Модель содержит 68,7 млрд параметров и распространяется в формате safetensors; в карточке указан контекст 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для составления ответов, черновиков и продолжений текста. Метаданные указывают на библиотеку Transformers. Язык и специализация на конкретных предметных областях в карточке не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LLaDA-8B-Instruct — диффузионная языковая модель с плотной архитектурой LLaDA, разработанная командой GSAI-ML и обученная с нуля. Модель содержит 8 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Авторы сообщают, что по результатам их оценки модель сопоставима по производительности с LLaMA 3 8B. Веса опубликованы в формате safetensors; модель работает через библиотеку Transformers и распространяется по лицензии MIT. Данных о поддерживаемых естественных языках и длине контекста в предоставленной карточке нет.

mncai/llama2-13b-dpo-v7 — языковая модель MindsAndCompany на архитектуре Llama 2, дообученная для следования инструкциям и оптимизированная методом DPO. Она предназначена для генерации ответов на запросы и может использоваться в чат-ботах и корпоративных генеративных AI-продуктах. Модель содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — 2048 токенов. В карточке показан пример запроса на корейском языке, а метаданные указывают английский и корейский языки. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 2.

Llama-3-8B-Magpie-Align-v0.1 — чат-модель на архитектуре Llama 3, разработанная проектом Magpie-Align на основе Meta-Llama-3-8B. Её обучили в два этапа: сначала SFT на Magpie-Pro-MT-300K-v0.1, затем DPO на llama3-ultrafeedback. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — 8192 токена. В карточке приведены результаты на Alpaca Eval 2, Arena Hard, WildBench и нескольких бенчмарках знаний и рассуждений. Модель предназначена для диалогов и выполнения пользовательских инструкций на английском языке. Её можно применять для ответов на вопросы, написания текстов и решения типовых задач в формате чата. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Llama 3 License; условия Meta Llama 3 Community License следует проверить перед использованием и распространением.

Jennny/llama3_8b_sft_ultrafb — дообученная модель на архитектуре Llama 3.1 от Meta, опубликованная пользователем Jennny. Модель содержит 7,5 млрд параметров и обучена методом supervised fine-tuning с использованием TRL на наборе allenai/ultrafeedback_binarized_cleaned. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и ответов на пользовательские запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 131 072 токена. Поддерживаемые языки включают языки базовой Llama 3.1, но конкретные языки в карточке этой модели не перечислены. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

M7Yamshadowexperiment28_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием двух моделей: automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mergerix-7b-v0.3 — объединённая текстовая модель семейства Mistral, опубликованная MiniMoog. Она создана методом слияния model_stock с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp, yam-peleg/Experiment26-7B и liminerity/M7-7b; в конфигурации последняя указана как базовая. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, в том числе диалоговых ответов. Контекст составляет до 32 768 токенов; веса доступны в формате Safetensors. Модель подходит для генерации текста и ведения диалога. Для неё указана лицензия Apache-2.0. README описывает состав и метод слияния, но не приводит оценки качества или конкретных ограничений; результаты могут зависеть от сценария применения.

Metis-0.4-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral. Она создана методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Mihaiii/Metis-0.4; конфигурация объединения указывает диапазон слоёв 0–32 для обеих моделей и формат весов bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текстовые инструкции и диалоговые запросы, генерирует текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции. Она распространяется под лицензией Apache-2.0. README и метаданные не описывают отдельные специализированные области применения или конкретные ограничения качества.

Misgit-7B-slerp — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit из fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1 и mistralai/Mistral-7B-v0.1. В основе лежит архитектура Mistral с плотной причинной языковой моделью на 7,1 млрд параметров; веса объединены методом slerp и сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового ввода. Указанное контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель thewordsmiths/Mistral-7B-v0.3_sft_merged_100000_dpo_merged — дообученная авторами thewordsmiths плотная языковая модель Mistral для генерации текста. Она создана на основе thewordsmiths/Mistral-7B-v0.3_sft_merged_100000 с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL; в названии и тегах указано обучение DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mixtral-8x22B-Capyboros-v1 — дообученная с помощью QLoRA языковая модель автора tdrussell на базе Mixtral-8x22B-v0.1. Она использует архитектуру Mixtral с разреженными экспертами и предназначена для генерации текста в формате инструкций Mistral: запрос заключают между маркерами [INST] и [/INST]. Обучение проведено на сочетании датасетов Capybara и Airoboros; адаптер имеет ранг LoRA 64, обучение шло два эпоха с длиной последовательности 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых ответов, объяснения понятий и выполнения текстовых инструкций. В репозитории есть веса safetensors и отдельный квантованный вариант GGUF Q4_K_S; README сообщает, что квантованный файл помещается при контексте не менее 16 тысяч токенов на видеопамяти 96 ГБ. Метаданные указывают размер 22B параметров и нативный контекст 65536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от формата промпта и могут наследовать ограничения обучающих данных; сведений о систематической оценке качества нет.

MythoMist-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом SLERP-слияния mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Gryphe/MythoMist-7b; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов зависит от формулировки запроса и может быть непоследовательным; как и другие языковые модели, она может генерировать фактически неверную информацию. Она не предназначена для обработки изображений, аудио или видео.

openmixtral-6x7b-merged_v2 — объединённая модель mychen76 на архитектуре Mixtral MoE для генерации текста. Карточка указывает, что это merge моделей, однако перечень объединённых моделей в доступном описании отсутствует. Модель подходит для сценариев генерации текста. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Она распространяется по лицензии Apache-2.0.

ClaudioItaly/Phatos-V.3 — слитая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная ClaudioItaly с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой модели использована ClaudioItaly/TopEvolutionWiz; в слияние также вошли Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp, Kukedlc/NeuralContamination-7B-ties и Kukedlc/NeuralTopBench-7B-ties. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, подготовки развернутых ответов на вопросы и других текстовых задач общего назначения. Файлы опубликованы в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия и сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют.

nbeerbower/Qwen3.5-9B-Writing-DPO — дообученная модель семейства Qwen3.5, созданная на базе Qwen/Qwen3.5-9B. Она предназначена для генерации текста в диалоге и сценариев написания текстов; в метаданных также отмечены интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель использует плотную архитектуру Qwen3_5ForCausalLM и содержит 7,2 млрд параметров. Она работает через Transformers, распространяется в формате safetensors и имеет заявленный контекст 262 144 токена. Дообучение выполнено на наборе данных schneewolflabs/Athanorlite-DPO; название репозитория указывает на настройку для письма, однако README не содержит подробностей о стиле или качестве генерации. Базовая Qwen3.5 описана в каталоге как мультимодальная, но для этой модели указана текстовая задача text-generation. Лицензия в предоставленных данных не приведена. Возможности генерации зависят от запроса и дообучения; заявленные характеристики качества и ограничения в карточке не описаны.

Saul-Instruct-Extended — объединённая с помощью mergekit инструктивная языковая модель, опубликованная arcee-ai. В README в качестве компонентов указана Equall/Saul-Instruct-v1; повторение одного и того же идентификатора не позволяет установить, объединялись ли разные варианты весов. Модель основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 8,9 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.