III.5Управление персоналом и организацией

mistral-7b-slimorcaboros-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и mistral-7b-slimorcaboros методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и рассчитана на англоязычные запросы. Её можно использовать для диалогов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Весовые файлы опубликованы в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и поведение унаследованы от объединённых моделей; карточка не приводит результатов оценки этой конкретной версии.

MoMo-72B-LoRA-V1.4 — языковая модель Moreh для генерации текста, дообученная методом SFT с LoRA на базе QWEN-72B. Для обучения использовалась платформа MoAI и набор данных Open-Orca/SlimOrca; слияние весов не выполнялось, а обученные веса были согласованы с архитектурой Llama для совместимости с ней. Модель представляет собой плотную авторегрессионную архитектуру LlamaForCausalLM примерно на 71 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и текста по запросу, в том числе в сценариях диалогового ассистента. В карточке приведены результаты отдельных оценок, однако часть значений отмечена как TBU, поэтому они не дают полной картины качества. В метаданных указан английский язык. Лицензия — MIT.

Morgan-Tanglish-v7 — модель эмбеддингов предложений, созданная Vishnu N для семантического сравнения текста на танглише: смеси тамильского и английского языков, записанной латиницей. Она дообучена на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 и предназначена для коротких сообщений и предложений, похожих на тексты из соцсетей; контекст модели — до 512 токенов. В метаданных указаны архитектура BERT, 124,3 млн параметров и формат safetensors. Модель подходит для семантического поиска, подбора похожих предложений, обнаружения дубликатов, сопоставления обращений в поддержку и резюме с вакансиями, а также поиска по корпусам для RAG-систем. Автор сообщает о результатах на TanglishSTS — наборе из 325 пар, размеченных носителем тамильского языка, — и о превосходстве над сравниваемыми моделями в ряде тестов; это заявление основано на оценке автора. Лицензия — Apache-2.0. Модель обучалась преимущественно на танглише. Автор предупреждает, что она не предназначена для формального тамильского на родном письме, а качество для хинглиша и чисто английских задач не подтверждено. Она оптимизирована для коротких текстов длиной около 6–50 слов; качество на длинных документах и новых интернет-сленгах может быть ниже.

PSanni/MPOMixtral-8x7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mixtral-8x7B, дообученная автором с помощью LoRA и собственной техники выравнивания MPO. Она предназначена для диалогов и генерации ответов в формате ChatML, в том числе для задач общего ассистента. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет обучающие данные, поддерживаемые языки и ограничения применения; заявленные автором подробности обучения не приведены.

openaccess-ai-collective/mpt-7b-wizardlm — языковая модель OpenAccess AI Collective на архитектуре MPT-7B, дообученная на наборе WizardLM Alpaca Evol Instruct 70K. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции на английском языке. Модель обучали три эпохи на одном ускорителе A100 с 80 ГБ памяти. В метаданных указаны формат PyTorch и задача text-generation. Карточка не приводит сведений о длине контекста или лицензии.

zelk12/MT4-Gen5-MA-gemma-2-MT4g2MT3g4-9B — объединённая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. Она создана из zelk12/MT3-Gen4-gemma-2-9B и zelk12/MT4-Gen2-gemma-2-9B и предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. В карточке нет сведений о поддерживаемых языках и лицензии, поэтому их нельзя надёжно описать.

neo_7b-slerp — текстовая генеративная модель на архитектуре LLaMA, созданная DewEfresh с помощью LazyMergekit. README описывает её как слияние двух моделей m-a-p/neo_7b; метаданные указывают базовую модель m-a-p/neo_7b и связь finetune. В репозитории используются веса Safetensors, а размер модели составляет 3,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых приложений. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Языки модели в доступных сведениях не указаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

YeonwooSung/Neos-Gemma-2-9b — диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, дообученная автором с помощью ORPO. В основе лежит google/gemma-2-9b-it; модель содержит 9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Для дообучения использован набор mlabonne/orpo-dpo-mix-40k. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, ответов на вопросы и других задач общения с языковой моделью. В карточке приведены результаты оценок Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment29Experiment24 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Языки и специализированные области применения в карточке не обозначены. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO-4bit-MLX — преобразованная в формат MLX 4-битная версия модели Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO от NousResearch. В основе лежит дообученная Mistral-7B-v0.1 с плотной архитектурой MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и выполнения инструкций на английском языке. Её можно применять для чат-ботов, ответов на вопросы, написания и преобразования текстов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Это конверсия с 4-битным представлением весов для MLX; README направляет за подробностями о поведении модели к карточке исходного чекпойнта.

Nova-13B — языковая модель семейства Llama от Weyaxi, дообученная на базе AIDC-ai-business/Luban-13B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых приложениях. В карточке указаны 12,9 млрд параметров, контекст до 4096 токенов и веса в формате Safetensors; в метаданных также указан датасет Open-Platypus. README приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая ARC и HellaSwag. Модель поддерживает английский язык. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства на некоммерческих условиях.

OLMo 7B April 2024 SFT — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), созданная на базе OLMo 7B April 2024 с помощью supervised fine-tuning на смеси Tulu 2 SFT. Это плотный авторегрессионный Transformer с 6,7 млрд параметров; версия в метаданных рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, на английском языке. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Для запуска README рекомендует Transformers версии 4.40.0 или новее. В карточке также приведена оценка контекста обучения до октября 2023 года, при этом основная часть данных относится к февралю и марту 2023 года.

parmanu-lcs2 выпустил разреженную версию Qwen3-8B, сжатую методом SNIPER: после pruning в модели осталось около 6,2 млрд параметров. После сжатия веса дообучили на 2 000 примерах SlimOrca с помощью LoRA и объединили адаптер с весами модели. В метаданных указаны архитектура Qwen3, библиотека Transformers, формат safetensors и контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Её можно применять в чат-ботах и для ответов на текстовые запросы; базовая Qwen3-8B также поддерживает рассуждения, работу с кодом и вызов инструментов, но README этой модели отдельно не подтверждает сохранение этих возможностей после сжатия и дообучения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kaoeiri/Qwenwify-32B-v2.68 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве базовой модели README указывает unsloth/qwen2.5-32b-instruct; в объединение также вошли варианты Qwen2.5 для диалога, ролевых сценариев, генерации текста и художественной прозы. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста, в том числе для ролевого общения и создания художественных текстов. Метаданные указывают на поддержку чата и интерфейс вызова инструментов. В карточке не приведены сведения о лицензии и конкретных языках; среди исходных моделей есть вариант для китайского языка, но это само по себе не подтверждает полный перечень поддерживаемых языков.

ehristoforu/rufalcon3-3b-it — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная ehristoforu дообучением tiiuae/Falcon3-3B-Instruct. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 2,8 млрд параметров; веса доступны в формате safetensors. Она рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогового взаимодействия и генерации ответов по текстовым запросам. В карточке указаны обучение с Unsloth и TRL и лицензия Apache-2.0. Язык, отмеченный в метаданных самой модели, — английский; базовая модель также описана как поддерживающая французский, испанский и португальский языки.

Samlagast-7B-bf16 — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В основу слияния вошла paulml/NeuralOmniBeagleMBX-v3-7B; также объединены FelixChao/Faraday-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B. Модель предназначена для генерации текста. Она содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. В карточке указан английский язык. Модель доступна по лицензии Apache-2.0; README также ссылается на отдельные файлы GGUF.

SEC-MBX-7B-DPO — языковая модель для диалоговой генерации текста, созданная Arcee AI слиянием через mergekit моделей arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.2-epoch и macadeliccc/MBX-7B-v3-DPO методом SLERP. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов и генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений.

ShadowYamshadow_Inex12Strangemerges_30 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где нужны ответы или продолжение текста на основе запроса. Модель объединяет automerger/ShadowYamshadow-7B и automerger/Inex12Strangemerges_30-7B. Контекст — до 32 768 токенов. Метаданные указывают задачу text-generation; сведения о специализации на конкретных языках или областях не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Smoke_7B — дообученная FourOhFour/Vapor_7B модель на архитектуре Qwen2 для генерации текста и диалогов. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README указано, что модель обучена на датасете, обозначенном как None; подробности о данных и результатах оценки ограничены значением loss 1,4023. Модель подходит для генерации ответов в диалогах и других сценариев текстовой генерации. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

bhavinjawade/SOLAR-10B-OrcaDPO-Jawade — инструкционно дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Llama с 10,6 млрд параметров. Автор карточки сообщает, что модель основана на upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и дополнительно обучена методом DPO с LoRA на датасете Intel/orca_dpo_pairs. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции. В карточке заявлено небольшое улучшение результатов на бенчмарках OpenLLM Leaderboard по сравнению с SOLAR 10.7B-Instruct; подробности оценки не приведены. Контекст составляет 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT.

Spaetzle-v65-7b — текстовая диалоговая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная cstr как слияние моделей методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны Spaetzle-v62-7b и yleo/EmertonMonarch-7B; метаданные каталога связывают модель с yleo/EmertonMonarch-7B, поэтому точный состав слияния в источниках описан неодинаково. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст, использует формат чата и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Качество и конкретные сильные стороны в карточке не оценены; как модель-генератор она может выдавать неточные или нежелательные ответы.

Synthia-13B — языковая модель migtissera на архитектуре LLaMA-2, дообученная на наборах данных в стиле Orca. Модель содержит 12,9 млрд параметров, работает через Transformers и PyTorch, принимает текстовые запросы и генерирует текст. Для контекста используется формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT; максимальная длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и развернутых диалогов: она может отвечать на вопросы, объяснять темы и формулировать подробные ответы. README приводит результаты оценки на задачах ARC и HellaSwag, но эти показатели не гарантируют точность в конкретных сценариях. Модель преимущественно описана для английского языка. Модель может выдавать ошибочные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неподходящий контент; важные сведения следует проверять. Указана лицензия Llama 2.

T3Q-Platypus-Mistral7B — англоязычная плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная Chihoon Lee и T3Q. Это дообученная версия bardsai/jaskier-7b-dpo-v6.1 на датасете Open-platypus-Commercial; модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом на входе и выходе. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Подробности о специализации, оценках качества и известных ограничениях в карточке не приведены.

Google T5Gemma 9B-9B UL2 — предварительно обученная текстовая encoder-decoder модель семейства T5Gemma с энкодером и декодером по 9 млрд параметров. Она получена адаптацией предварительно обученной decoder-only модели Gemma 2 к архитектуре encoder-decoder и обучена с использованием UL2. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленные сценарии включают ответы на вопросы, суммаризацию и рассуждения. В README указана поддержка английского языка и открытые веса для предварительно обученных вариантов. Модель работает через библиотеку Transformers; веса доступны в формате safetensors. Размер модели позволяет рассматривать её для развёртывания на локальных компьютерах или в облаке, однако конкретные требования к ресурсам и длина контекста в доступных данных не приведены. Среди ограничений — возможные фактические ошибки, предвзятость обучающих данных, трудности с неоднозначностью и сложными задачами, а также риск генерации вредоносного или вводящего в заблуждение текста. Лицензия — Gemma; для использования следует учитывать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

T5Gemma-B-B-PrefixLM-IT — англоязычная текстовая модель Google из семейства T5Gemma, дообученная по инструкциям на базе google/t5gemma-b-b-prefixlm. Это encoder-decoder архитектура, адаптирующая предварительно обученные модели Gemma к формату кодировщика и декодировщика; вариант использует конфигурацию B для обеих частей и PrefixLM. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и других задач генерации текста. Модель подходит для создания черновиков, краткого пересказа документов и NLP-экспериментов. Английский указан как поддерживаемый язык семейства. По карточке модели, сравнительно компактные варианты T5Gemma рассчитаны в том числе на развёртывание на локальных компьютерах и в облачной инфраструктуре, однако для этого конкретного репозитория размер и требования к ресурсам не приведены. Ограничения включают возможные фактические ошибки, влияние пробелов и смещений обучающих данных, трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами. Лицензия Gemma; применение должно учитывать политику допустимого использования Gemma.

Trismal-7B-Base-v1v2-Ties — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из unsloth/mistral-7b и unsloth/mistral-7b-v0.2 методом TIES. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и использует точность float16. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста на основе текстового запроса. Карточка не описывает специальную настройку под конкретную область или диалоговый режим. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Tulu 1 Llama 2 13B — языковая модель-помощник, разработанная Allen Institute for AI (AI2) и дообученная на базе meta-llama/Llama-2-13b-hf. Для настройки использована смесь Tulu v1 из открытых, синтетических и созданных людьми наборов данных с инструкциями и диалогами. Модель имеет плотную архитектуру Llama, около 12,9 млрд параметров и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции и ведения диалогов, прежде всего на английском языке. Она подходит для генерации ответов, помощи с вопросами и выполнения текстовых инструкций. Для лучшего качества следует использовать указанный в карточке формат запросов, включая завершающий перевод строки. Tulu не проходила этап RLHF-настройки на безопасные ответы и не использует фильтрацию ответов во время работы, поэтому может выдавать проблемный контент, особенно в ответ на соответствующие запросы. Модель распространяется по лицензии AI2 ImpACT Low-risk.

Tulu 1 Llama 2 7B — англоязычная чат-модель и помощник, разработанный AI2 и дообученный на базе meta-llama/Llama-2-7b-hf. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и принимает текст для генерации текста; длина контекста — 4096 токенов. Для обучения использовалась смесь публичных, синтетических и созданных людьми инструкций и диалогов Tulu v1. Модель предназначена для следования инструкциям, диалоговых ответов и других задач генерации текста на английском языке. Для работы карточка рекомендует передавать сообщение в указанном в ней формате с переводом строки после завершающего маркера. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk. Модель не проходила выравнивание безопасности в рамках RLHF и не использует фильтрацию ответов, поэтому может генерировать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах.

Tulu V2.5 PPO 13B — англоязычная диалоговая модель-помощник, разработанная AllenAI. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, дообученная на основе Tulu 2 с использованием PPO и случайной подвыборки из 60 тысяч примеров Nectar; для PPO применялась 13B reward-модель. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Максимальный контекст — 4096 токенов; вход и выход — текст на английском языке. Лицензия Apache 2.0. Модель умеет вести диалог и выполнять разнообразные инструкции, опираясь на данные Tulu V2 и обучение с обратной связью по предпочтениям. Для корректного формата запросов предусмотрен chat template токенизатора. Ограничение: модель не была специально выровнена для безопасных ответов и может выдавать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах; результаты требуют проверки.

YamshadowInex12_Experiment26Yam — объединённая модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Yam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Объединение двух моделей указано в карточке; конкретные специализация, языки и сравнительные преимущества не описаны. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.