III.5Управление персоналом и организацией

MaziyarPanahi/una-cybertron-7b-v2-bf16-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и fblgit/una-cybertron-7b-v2-bf16 методом SLERP; веса представлены в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и ведения диалога. Её можно использовать в чат-ботах и приложениях, которым нужны ответы на текстовые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных не указаны конкретные языки, поэтому нельзя определить, на какие языки она рассчитана. Лицензия — Apache-2.0.

WizardLM-13B-V1.0 — диалоговая языковая модель команды WizardLM, представленная в этом репозитории в виде diff-весов. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 12,9 млрд параметров. Для общения используется шаблон промпта с ролями USER и ASSISTANT. Модель предназначена для генерации подробных ответов на вопросы и ведения диалога. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 2048 токенов. В карточке приведены результаты WizardLM разных версий в таблице, поэтому их нельзя однозначно считать оценками именно V1.0. Репозиторий содержит diff-веса, и для восстановления полной модели нужны соответствующие базовые веса; точная базовая модель здесь не названа. В таблице указана лицензия Llama 2 License для WizardLM-70B-V1.0, но условия лицензии именно этой версии из доступных сведений установить нельзя.

YamshadowStrangemerges_32_T3qm7xStrangemerges_32 — объединённая текстовая модель, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/T3qm7xStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и работает на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или конкретных ограничениях качества.

YamT3qm7xp_OgnoShadow — объединённая методом SLERP модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/OgnoShadow-7B. По архитектуре это плотная Mistral-модель с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Zenith-7B-dpo-v3 — разговорная языковая модель Xenon1 на 7,1 млрд параметров, созданная дообучением Mistral-7B-v0.1 на датасете UltraFeedback с применением методов из работы Self-Rewarding Language Models. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; для форматирования запросов используется шаблон Mistral с маркерами [INST] и [/INST]. Архитектура — плотный трансформер Mistral с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; поддерживаемый контекст — до 32 768 токенов. Модель работает с текстом и ориентирована прежде всего на английский язык. В карточке приведены результаты на ARC Challenge, HellaSwag, TruthfulQA и Winogrande. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Alpaca-Llama-3-8B — текстовая генеративная модель, созданная akumaburn путём дообучения unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit на наборе yahma/alpaca-cleaned. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, представленная в формате safetensors и рассчитанная на контекст до 8192 токенов. Для запросов используется формат Alpaca. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций на естественном языке. Её можно применять для диалогов, ответов на вопросы, объяснений и черновиков текста. В карточке приведены результаты тестов на нескольких бенчмарках, однако они не гарантируют качество в конкретных сценариях; обучение описано как один проход по 51 760 примерам. Основной язык в метаданных — английский. Лицензия модели — Apache-2.0. Карточка не описывает специальных механизмов безопасности или гарантии качества, поэтому результаты следует проверять перед использованием в критичных задачах.

ArlowGPT-8B — англоязычная инструкционно настроенная текстовая модель, созданная на основе Meta Llama 3.1 8B Instruct и дообученная разработчиком на наборе инструкций в течение 10 эпох. Модель предназначена для диалогов, генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и анализа документов. По метаданным, это плотная архитектура Llama с 7,5 млрд параметров, класс LlamaForCausalLM, контекст до 131 072 токенов; поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. Заявленные сценарии включают многошаговые диалоги, создание профессиональных и творческих текстов, объяснения и синтез информации. Карточка также заявляет области права, медицины и финансов, однако не приводит подтверждений специализированной отраслевой подготовки. Основной язык в метаданных — английский. Модель использует библиотеку Transformers и формат safetensors; лицензия — Llama 3.1. Для запуска нужны значительные вычислительные ресурсы, а качество ответов зависит от запроса и не гарантирует фактическую точность.

bruphin-iota — языковая модель, созданная nbeerbower путём слияния SLERP через mergekit моделей nbeerbower/bruphin-theta и pabloce/Dolphin-2.8-slerp. Она предназначена для генерации текста и запуска в сценариях, где требуется продолжение или создание текста по текстовому запросу. Модель имеет плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстным окном 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает специальные домены или конкретные дополнительные возможности.

Модель krishanwalia30/DeepSeek-R1-Distill-Alpaca-FineTuned — дообученная разработчиком krishanwalia30 языковая модель для генерации текста и диалоговых ответов. Она основана на unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. В качестве обучающих данных указаны yahma/alpaca-cleaned; в карточке заявлено дообучение на Alpaca для повышения адаптивности ответов. Модель предназначена для пользовательских ассистентов, генерации текстов и документации, ответов на специализированные запросы и извлечения аналитических выводов из данных. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная родная длина контекста — 131 072 токена. README также упоминает ONNX Runtime, но метаданные перечисляют форматы PyTorch и safetensors, поэтому наличие ONNX-файлов не подтверждается. Заявления карточки о высокой точности и снижении галлюцинаций не подкреплены результатами бенчмарков. Лицензия — Apache-2.0.

Eclipse-13B — языковая модель Xenon1, представленная в карточке как Eclipse-7B. Это дообученная для следования инструкциям версия Mistral-7B-v0.1: в README указано обучение на Ultrafeedback с методами из работы Self-Rewarding Language Models. Архитектура в метаданных обозначена как Mixtral MoE, класс — MixtralForCausalLM; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. README описывает формат запросов с токенами [INST] и [/INST] и поддержку шаблона чата через apply_chat_template(). В метаданных указан английский язык, а веса доступны в форматах PyTorch и safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README и метаданные расходятся в названии и архитектурном описании: карточка говорит об Eclipse-7B на базе Mistral-7B-v0.1, а метаданные называют модель Eclipse-13B и указывают Mixtral MoE; поэтому архитектурные сведения следует трактовать с осторожностью.

Experiment26Yam_Experiment26Pastiche — объединённая авторами репозитория MaziyarPanahi модель для генерации текста. Она объединяет модели automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment26Pastiche-7B. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста; метаданные указывают на библиотеку Transformers и формат весов safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28M7_Strangemerges_32Shadow — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Shadow-7B. В репозитории указано, что модель получена слиянием этих двух моделей; метаданные описывают архитектуру как плотную авторегрессионную MistralForCausalLM объёмом 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Её контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В README не описаны специальные предметные сценарии или языковая специализация, поэтому модель следует считать предназначенной для текстовой генерации общего назначения.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_T3qm7xpT3q — объединённая языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/T3qm7xpT3q-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки и специализированные предметные области.

Flammen-Kunoichi-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная nbeerbower с помощью mergekit и метода SLERP из nbeerbower/flammen4-mistral-7B и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоги и ответы на вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors и доступны по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

AJ1731715/gemma-3-1b-it-heretic — диалоговая текстовая модель на архитектуре Gemma 3, созданная на основе google/gemma-3-1b-pt и дообученная автором репозитория. Это компактная модель примерно с 1 млрд параметров для генерации ответов и общения в формате чата; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. В README описано семейство Gemma 3 в целом, включая работу с изображениями и поддержку более 140 языков, однако сведения о мультимодальности конкретно этой текстовой версии метаданные не подтверждают. Модель подходит для диалоговых интерфейсов, черновиков текстов и писем, суммаризации и ответов на вопросы по заданному контексту. В названии и тегах заявлена «децензурированная» настройка, но README не описывает методику или оценку этого изменения. Возможны предвзятые, фактически неверные ответы и трудности со сложными запросами и языковыми нюансами. Использование регулируется лицензией Gemma.

GreenOnion-7b-task — объединённая языковая модель от автора powermove72, созданная с помощью LazyMergekit из GreenNode/GreenNode-mini-7B-multilingual-v1olet и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful. В конфигурации использован метод task arithmetic с весами 0,4 и 0,6 соответственно, нормализацией и объединённым токенизатором; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса сохранены в safetensors и рассчитаны на float16. Модель предназначена для генерации текста; базовая OGNO-7B ориентирована на правдивость ответов. Размер составляет 7,1 млрд параметров, длина контекста — 32 768 токенов. В названии одной из исходных моделей заявлена многоязычность, однако конкретный перечень поддерживаемых языков в предоставленных данных не приведён. Лицензия в источниках не указана.

h2o-danube2-1.8b-chat — чат-модель H2O.ai на основе плотной авторегрессионной архитектуры Mistral, созданная с модификациями архитектуры Llama 2. Модель содержит около 1,7 млрд параметров и дообучена в два этапа: SFT и DPO; обучение проводилось с помощью H2O LLM Studio. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Её можно применять для ответов на вопросы, составления черновиков и помощи в повседневных текстовых задачах. Контекст — до 8192 токенов; используется токенизатор Mistral с размером словаря 32 000. В метаданных заявлен английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Она может генерировать неверные, бессвязные или нерелевантные ответы и воспроизводить предвзятость либо оскорбительное содержание; результаты следует проверять.

Это 8-битная версия Hermes 3 на базе Llama 3.1 с 70 млрд параметров, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX из NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B с помощью mlx-lm 0.16.1. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям; метаданные также указывают на дообучение исходной Llama 3.1 70B. Поддерживает текстовый ввод и генерацию текста, включая сценарии чат-взаимодействия. Контекст составляет до 131 072 токенов. В карточке заявлен английский язык. Модель распространяется по лицензии Llama 3. Используйте её в совместимой среде MLX; README предлагает установить mlx-lm.

Nitral-Archive/Hex-Macaroniac-7b — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием jeiku/SpaghettiOs_7B и jeiku/Nitrals_Monster_7B методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 66,64, AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Указана лицензия other; условия её использования следует сверять с лицензией и сведениями базовых моделей.

J.O.S.I.E.3-Beta11-7B-slerp — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная Goekdeniz Guelmez с помощью LazyMergekit на основе cognitivecomputations/dolphin-2.8-experiment26-7b и argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В карточке указаны английский, немецкий, испанский, французский, японский и китайский языки. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors; README также упоминает запуск GGUF-квантизации Q4_K_M через Ollama. Лицензия — Apache-2.0.

Kaori-34B-v1 — текстовая генеративная модель семейства Llama, дообученная Kaeri и Jenti методом SFT с LoRA. Для обучения использованы набор Open-Platypus и 5% данных Dolphin; авторы также сообщают о фильтрации обучающих примеров, связанных с рядом тестов рассуждения и понимания текста. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения текстовых инструкций в сценариях общего назначения. Она содержит 33,9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. В репозитории указаны веса safetensors и лицензия Llama 2. Карточка не приводит оценки качества или конкретных гарантий по точности.

Kosmos-EVAA-gamma-v13-8B — объединённая языковая модель от jaspionjader, созданная из двух предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors с точностью bfloat16. Данные о лицензии и конкретных языках модели в предоставленных источниках отсутствуют.

Kosmos-EVAA-v10-8B — языковая модель для генерации текста, созданная jaspionjader путём слияния двух предварительно обученных моделей: jaspionjader/Kosmos-EVAA-Fusion-light-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B. Для слияния использован метод SLERP с настройками mergekit. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Лицензия и целевые языки в предоставленных источниках не описаны.

Ling-lite-base-1.5 — базовая языковая модель семейства Ling, разработанная InclusionAI. Это языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), предназначенная для генерации текста и решения разнообразных задач на естественном языке. В карточке семейства для Ling-lite указано 16,8 млрд параметров, из которых активируются 2,75 млрд; метаданные этого репозитория указывают 794,8 млн параметров. Эти сведения расходятся, поэтому размер конкретной модели по источникам определить однозначно нельзя. Модель рассчитана на текстовые запросы и диалоговое использование. README указывает контекст до 128 тыс. токенов для версии 1.5 семейства, тогда как метаданные репозитория задают нативный контекст 32 768 токенов; для этой конкретной модели следует ориентироваться на значение из метаданных. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены. Модель распространяется под лицензией MIT. README описывает широкий круг задач, но не приводит оценки качества или конкретных ограничений применения.

MaziyarPanahi/Llama-3-16B — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная MaziyarPanahi слиянием предварительно обученных моделей через mergekit и метод passthrough. В карточке указана модель MaziyarPanahi/Llama-3-11B как включённая в слияние; каталог также связывает её с этой моделью как с базовой дообученной моделью. Модель предназначена для генерации текста и продолжения текстовых запросов. Она содержит 16,2 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия обозначена как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Llama-3-KafkaLM-8B-v0.1 — языковая модель Seedbox, обученная Dennis Dickmann на базе Llama 3 8B. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста и диалогового взаимодействия; она содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель дообучена на отфильтрованной версии набора multitask_german_examples_32k, в котором собраны открытые инструкции, переведённые с английского на немецкий. Она предназначена для повседневных задач на немецком языке, в том числе для применения в деловом контексте, и также поддерживает английский. Автор отмечает, что ответы могут быть творческими и иногда выходить за рамки обычной языковой сдержанности. Модель распространяется в формате safetensors и использует лицензию Llama 3 со всеми её ограничениями и ограничениями обучающих наборов данных. Автор указывает исследовательскую цель использования; это само по себе не означает, что модель является экспериментальным исследовательским чекпойнтом.

Llama3-PBM-Nova-70B — диалоговая языковая модель, разработанная PKU-Baichuan-MLSysLab на основе Llama-3-70B. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Для адаптации к диалогам базовую модель дообучили с помощью supervised fine-tuning (SFT) и обучения с подкреплением на основе обратной связи людей (RLHF), используя очищенные и синтетические открытые данные. Модель предназначена для генерации текста в формате чата и может применяться для ответов на вопросы, ведения диалогов и подготовки текстовых черновиков. В README приведены результаты сравнительных оценок на Arena-Hard, MixEval-Hard и Alpaca-Eval 2.0, но эти показатели не гарантируют качество в конкретных сценариях. Доступны веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Llama 3 License; перед использованием следует учитывать её условия.

wangrongsheng/LongWriter-llama3.1-8b-abliterated — текстовая генеративная модель семейства Llama, представленная в формате Transformers и сохранённая в safetensors. По названию репозитория модель связана с LongWriter и Llama 3.1 8B; параметры каталога указывают размер около 7,5 млрд параметров и контекст до 131072 токенов. Она подходит для генерации текста и диалоговых сценариев, где полезно обрабатывать длинный контекст. Метаданные не уточняют языковую специализацию, автора дообучения, лицензию, данные обучения или оценки качества. Суффикс «abliterated» заявлен только в названии и сам по себе не подтверждает конкретные свойства безопасности или поведения модели.

MasherAI-v6.1-7B-checkpoint3 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, разработанная mahiatlinux и дообученная на базе mahiatlinux/MasherAI-v6.2-7B-checkpoint2. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Её родной контекст составляет 32 768 токенов, а в карточке заявлена поддержка английского языка. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

mergekit-community/mergekit-ties-hwemsto — объединённая большая языковая модель, созданная сообществом с помощью mergekit и метода TIES. В качестве базы использована 01-ai/Yi-34B; в слияние также вошли abacusai/Smaug-34B-v0.1 и anthracite-org/magnum-v3-34b. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 33,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется языковая модель общего назначения. Она работает с текстом и поддерживает контекст до 4096 токенов. В README указаны веса float16 и настройки объединения с разреженностью 0,5 для двух дополнительных моделей. Условия лицензии в доступных данных не приведены.