III.5Управление персоналом и организацией

Marcoroni-neural-chat-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Marcoroni-neural-chat-7B-v1 методом SLERP; веса представлены в формате safetensors и типе bfloat16. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Карточка указывает контекст длиной до 32 768 токенов и английский язык. Модель подходит для чат-ботов, черновиков текстов и ответов на вопросы; фактическое качество зависит от запроса и сценария применения. Лицензия — Apache-2.0. Модель унаследовала ограничения базовых моделей; карточка не описывает отдельные оценки качества или специальные меры безопасности.

Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель MaziyarPanahi, полученная слиянием методом SLERP моделей Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы; каталог классифицирует её задачу как text-generation. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка указывает формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Язык в предоставленных данных явно не задан; возможности и качество модели за пределами описания базовой чат-модели не подтверждены.

cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_DPO — версия модели Mixtral, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на основе cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_24B. Она предназначена для генерации текста; карточка сообщает об улучшении метрик после DPO, но не приводит сами метрики или подробности обучения. Модель использует архитектуру MixtralForCausalLM с механизмом смеси экспертов (MoE), содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

cloudyu/Mixtral_7Bx5_MoE_30B_DPO — версия модели cloudyu/Mixtral_7Bx5_MoE_30B, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO). Это языковая модель семейства Mixtral с архитектурой MoE и классом MixtralForCausalLM; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется получать ответы или продолжения по текстовому запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией MIT. Автор отмечает, что метрики не тестировались, поэтому качество и преимущества DPO-дообучения по карточке подтвердить нельзя.

MixtureofMerges-MoE-2x7b-SLERPv0.9 — языковая модель для генерации текста, созданная jsfs11 с помощью LazyMergekit. Это слияние методом SLERP моделей jsfs11/MixtureofMerges-MoE-2x7b-v7 и jsfs11/MixtureofMerges-MoE-2x7bRP-v8. Модель построена на архитектуре Mixtral с разреженной экспертной структурой MoE и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на бенчмарках AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag, но языки и специализированные области применения не заявлены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

liminerity/m.star.7b — дообученная liminerity модель семейства Mistral для генерации текста. Разработчик — liminerity; обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст, выдавая текст. Длина контекста — до 32 768 токенов; в метаданных указан английский язык. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные возможности или ограничения качества, поэтому их нельзя оценить по имеющимся сведениям.

NeuralMona_MoE-4x7B — языковая модель Mixture of Experts, созданная CultriX с помощью LazyMergekit путём объединения четырёх моделей: CultriX/MonaTrix-v4, mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, CultriX/MoNeuTrix-7B-v1 и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B. В метаданных указаны архитектура Mixtral для причинной генерации текста, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовым запросам и диалога в сценариях, где полезны возможности объединённых базовых моделей. README не приводит отдельных результатов оценки или подробного описания сильных сторон, поэтому качество для конкретных задач по имеющимся сведениям оценить нельзя. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_YamStrangemerges_32 — объединённая текстовая модель на базе архитектуры Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и опубликована в формате Safetensors. Модель может использоваться для генерации продолжений, черновиков и ответов на текстовые запросы. Карточка не сообщает о специализации на конкретных языках или областях. Лицензия — Apache-2.0.

Pasta-PrimaMaid-7b — слитая языковая модель семейства Mistral, опубликованная Nitral-Archive. Она объединяет Test157t/Kunocchini-7b и Test157t/Pasta-Made_7b методом SLERP; конфигурация указывает на архитектуру MistralForCausalLM, плотную модель примерно на 7,1 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в диалогах, создании черновиков и продолжении текстовых запросов. Модель работает с текстом и поддерживает контекст до 8192 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по ARC и HellaSwag. Лицензия обозначена в метаданных как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке и связанных материалах репозитория.

Это дообученная модель Qwen3.5-4B, опубликованная пользователем LLADIGA. Модель с плотной архитектурой Qwen3_5ForCausalLM содержит 3,4 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано обучение с помощью TRL; пример показывает ответы на пользовательские вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст. Она основана на Qwen/Qwen3.5-4B, для которой каталог описывает поддержку понимания изображений, однако для этого дообученного текстового чекпойнта заявлена задача text-generation. Контекстное окно — 262144 токена. Модель доступна в формате Safetensors и рассчитана на Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen3.8-27B — причинная языковая модель семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров, разработанная командой Qwen и размещённая пользователем fatymahaly. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая работу через интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указан английский язык. Использование описано через библиотеку Hugging Face Transformers. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает контекстное окно, качество на конкретных задачах или ограничения применения; поддержка вызова инструментов обозначает интерфейсную возможность и сама по себе не гарантирует корректное выполнение действий.

Ramakrishna-7b-v4 — языковая модель для генерации текста, созданная объединением пяти моделей с помощью LazyMergekit. Она основана на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста; метаданные Hugging Face также указывают эту задачу как основную. Веса опубликованы в формате safetensors. В README не описаны особенности качества, поддерживаемые языки и конкретные области применения, поэтому их нельзя определить по имеющимся данным. Лицензия в предоставленных метаданных и README не указана.

ShadowYamshadow_Experiment31Experiment29 — объединённая модель генерации текста, опубликованная MaziyarPanahi. Она создана слиянием automerger/ShadowYamshadow-7B и automerger/Experiment31Experiment29-7B. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной структурой и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст длиной до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Подходит для генерации продолжений текста и других сценариев текстовой генерации. Метаданные не уточняют специализацию или поддерживаемые языки. Лицензия — Apache-2.0.

SynthIA-7B-v1.3-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и migtissera/SynthIA-7B-v1.3 методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README описывает состав слияния, но не сообщает, какие языки и специализированные области модель поддерживает; качество и ограничения применения отдельно не охарактеризованы.

sthenno/tempesthenno-ms-0309-001 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком sthenno с помощью mergekit. В карточке описано слияние методом Model Stock на основе sthenno-com/miscii-14b-0218 с двумя чекпойнтами tempesthenno-sft-0309-stage1 и моделью fs-01; метаданные указывают связь с базовой моделью как дообучение. Это плотная модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявлены английский и китайский языки, а длина контекста составляет 131072 токена. Файлы представлены в формате safetensors. Указана лицензия Apache-2.0. README описывает способ слияния и состав моделей, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных результатов тестирования.

Tulu V2 DPO 7B — англоязычная разговорная модель-помощник, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 2, дообученная на Meta Llama 2 7B с помощью supervised fine-tuning и Direct Preference Optimization (DPO) на наборах инструкций, диалогов и предпочтений. Веса содержат около 6,6 млрд параметров; контекст — до 8192 токенов. Модель работает с текстом и рассчитана прежде всего на английский язык. Модель предназначена для диалоговых ответов на инструкции, помощи в вопросах и задачах общего назначения. README характеризует её как альтернативу Llama 2 7B Chat и приводит результаты сравнительных оценок MT-Bench и AlpacaEval. Для качества генерации следует использовать ожидаемый моделью формат сообщений с завершающим переводом строки. Модель может выдавать проблемные ответы: этап выравнивания не был нацелен на безопасное поведение, а фильтрация ответов во время использования не предусмотрена. Лицензия указана как AI2 ImpACT Low-risk; перед применением следует учитывать её условия.

QuixiAI/WizardLM-33B-V1.0-Uncensored — языковая модель семейства LLaMA, представленная как переобученная версия WizardLM с отфильтрованным набором данных, чтобы уменьшить число отказов, уклончивых ответов и проявления смещения. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалогов в стиле шаблона Vicuna-1.1. Модель содержит 32,3 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает контекст до 2048 токенов. Модель ориентирована на англоязычные запросы и более послушное выполнение инструкций; автор отдельно отмечает, что она не лишена ограничений и не является полностью «нецензурированной». В карточке приведены результаты оценок на бенчмарках ARC и HellaSwag. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять по материалам репозитория.

YamshadowInex12_Multi_verse_modelM7 — слитая модель генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специальные сценарии, языковую специализацию или результаты оценки качества.

YamT3qm7xp_Strangemerges_30Pastiche — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Сведений о специализации, языках и известных ограничениях в карточке нет.

Это дообученная модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения. Она создана на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и дообучена на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized с применением DPO. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка указывает лицензию MIT. README не содержит сведений об оценке качества и подробных ограничениях модели.

Akins-3B — языковая модель для генерации текста на основе архитектуры StableLM Epoch, дообученная разработчиком на наборе Norquinal/claude_multiround_chat_1k. Модель содержит 2,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; для диалога в карточке указан шаблон с ролями USER и ASSISTANT. Контекст составляет 4096 токенов. Модель предназначена для инструкционного диалога и генерации ответов на запросы пользователя. В README указано дообучение в течение двух эпох с помощью QLoRA. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и safetensors; автор также ссылается на отдельные варианты квантования GGUF и GPTQ. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

CM-14 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная объединением cookinai/CatMacaroni-Slerp и EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.2 методом Slerp с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста; её нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указана лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Информация о языках, специализированных областях и измеренных качествах модели не приведена.

Dolphin-2.2-Yi-34b-200k — разговорная языковая модель, разработанная Eric Hartford при спонсорской поддержке Convai. Это дообученная с помощью qLoRA плотная модель семейства Llama на базе Yi с 33,9 млрд параметров; для диалога используется формат ChatML. Хотя базовая модель рассчитана на контекст до 200 тыс. токенов, эта версия дообучалась на последовательностях длиной 16 тыс. токенов, а метаданные указывают native context в 16 384 токена. Модель предназначена для многошаговых диалогов, ответов на вопросы, творческих задач и персональных советов с эмпатичным тоном. В обучении использованы наборы Dolphin, Airoboros, а также отобранные данные Samantha и WizardLM. Модель описана автором как uncensored и склонная выполнять широкий спектр запросов, включая неэтичные; перед предоставлением пользователям автор рекомендует добавить собственный слой контроля. Модель поддерживает английский язык. Указана лицензия other; README сообщает, что применяются условия лицензии Yi.

ECE-TW3-JRGL-V5 — текстовая генеративная модель на архитектуре Llama, созданная путём слияния моделей с помощью mergekit. В README указаны источники слияния: moreh/MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO и ibivibiv/alpaca-dragon-72b-v1; объём модели составляет 71 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и диалоговых сценариев. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельной оценки качества или подробных сведений о специализации модели.

Nitral-Archive/Eris-Daturamix-7b — текстовая генеративная модель, созданная объединением ResplendentAI/Datura_7B и Test157t/Eris-Floramix-7b методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная Mistral-модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка указывает на объединение двух моделей, но не описывает отдельные сценарии применения или языки. По метаданным базовая модель англоязычная и менее склонна к отказам, однако README не уточняет поведение именно этого объединения. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели и у исходных моделей.

Experiment26Yamshadow_Experiment26Strangemerges_30 — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_30-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о специальных областях применения, поддерживаемых языках или результатах оценки качества.

Experiment28M7_Inex12Yam — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Inex12Yam-7B. Разработчик карточки — MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает специализацию модели, целевые языки или известные ограничения, поэтому её можно характеризовать только как модель для генерации текста общего назначения.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Strangemerges_32Experiment28 — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста по запросу и диалогового использования. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не описывает специализацию или подтверждённые языки модели.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment26Experiment24 — объединённая модель семейства Mistral для генерации текста. По карточке, она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста; конкретные языки и специализированные области применения в карточке не описаны. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Inex12Experiment28 — объединённая текстовая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данные о специальных сценариях применения и поддерживаемых языках в карточке отсутствуют. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.