III.5Управление персоналом и организацией

Карточка модели jncraton/LaMini-Flan-T5-248M-ct2-int8 на Hugging Face совпадает с карточкой MBZUAI/LaMini-Flan-T5-248M, поэтому описание составлено по ней. LaMini-Flan-T5-248M — модель серии LaMini-LM, разработанной MBZUAI. Это дообученная на 2,58 млн примеров инструкций модель google/flan-t5-base с архитектурой T5 и примерно 123,8 млн параметров. Она предназначена для выполнения инструкций на естественном языке и генерации текстовых ответов; пример в карточке показывает запрос с просьбой оценить место для посещения. Модель работает с текстом и имеет контекстное окно 512 токенов. В карточке описаны автоматическая оценка на задачах NLP и человеческая оценка ответов на пользовательские инструкции. Использование ограничено условиями лицензии CC BY-NC 4.0, которая не допускает коммерческое использование.

LaMini-T5-738M — модель серии LaMini-LM, разработанная MBZUAI и представленная в работе «LaMini-LM: A Diverse Herd of Distilled Models from Large-Scale Instructions». Это дообученная на 2,58 млн примеров инструкций модель T5-large с архитектурой T5ForConditionalGeneration. Метаданные указывают 385,2 млн параметров, контекст до 512 токенов и формат PyTorch. Модель предназначена для ответов на инструкции на естественном языке и генерации текста по заданному запросу. Её можно применять для диалоговых ответов, выполнения текстовых поручений и создания коротких пояснений. Карточка сообщает об оценке на задачах NLP и пользовательских инструкциях, но не приводит результаты. Основной заявленный язык — английский. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерчески.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment28M7 — языковая модель, созданная слиянием моделей automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment28M7-7B. Она предназначена для генерации текста. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или областях применения в карточке нет.

MegaDolphin-2.2-120b — разговорная языковая модель, созданная QuixiAI как преобразование Dolphin-2.2-70b методом слияния passthrough с помощью MergeKit. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 120,1 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы в формате ChatML и генерирует текст; контекст составляет 4096 токенов. В карточке указана поддержка английского языка. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы, инструкций и многоходовых бесед, в том числе для эмпатичных ответов и личных советов. Разработчик описывает её как uncensored и предупреждает о высокой готовности выполнять запросы, включая неэтичные; перед предоставлением модели пользователям рекомендуется добавить собственный слой выравнивания. Лицензия — Llama 2 Community License (llama2).

MegaQwen-120B — текстовая генеративная модель, созданная разработчиком abideen путём слияния двух копий Qwen1.5-72B с чередованием их параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 с декодером Qwen2ForCausalLM, содержит 123,4 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных заявлена поддержка английского языка и возможность чата. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не описывают качество или результаты оценки модели.

cgteen/mindspark-bot-v1-full — дообученная модель генерации текста на архитектуре Mistral, разработанная cgteen на основе unsloth/mistral-7b-v0.3-bnb-4bit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В карточке указано, что модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста; конкретные предметные сценарии и специализированные возможности в карточке не описаны. Указанная лицензия — Apache-2.0.

LeroyDyer/Mixtral_Instruct — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель доступна для использования через библиотеку Transformers. Карточка README оставлена в виде шаблона и не сообщает, кто разработал модель и как она обучалась. Модель предназначена для генерации текста. Контекстное окно составляет 32 768 токенов, а в метаданных указан английский язык. Каталог связывает модель слиянием с LeroyDyer/Mixtral_BaseModel и Locutusque/Hercules-3.1-Mistral-7B, поэтому её происхождение отмечено как merge. Лицензия — Apache-2.0. README не содержит результатов оценки качества или рекомендаций по применению.

liminerity/mm4.more.star — плотная языковая модель семейства Llama, разработанная liminerity и дообученная на liminerity/mm4.ascii.star. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; модель содержит 2,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для обучения использовались Unsloth и Hugging Face TRL. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

zelk12 объединил методом SLERP две разговорные языковые модели на базе Gemma 2: zelk12/MT-Gen3-gemma-2-9B и zelk12/MT2-Gen3-gemma-2-9B. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться для ответов на вопросы и ведения беседы. Это плотная авторегрессионная модель Gemma2ForCausalLM с 9 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в README также указано происхождение статических квантованных сборок GGUF. Языковые характеристики и лицензия в использованных источниках не описаны.

mvpmaster/nddmp-kellemar-KrishnaHercules-7b-slerp — объединённая модель для генерации текста, созданная методом SLERP с помощью LazyMergekit из mvpmaster/NeuralDareDMistralPro-7b-slerp и mvpmaster/kellemar-KrishnaHercules-0.1-7b-slerp. В метаданных указана архитектура MistralForCausalLM с плотными слоями и размером 7,1 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализированные сценарии, поддерживаемые языки или сравнительные результаты. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralBeagle14-7B — языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Mlabonne. Это DPO-дообучение модели mlabonne/Beagle14-7B на наборе предпочтений argilla/distilabel-intel-orca-dpo-pairs; исходная Beagle14-7B объединяет несколько моделей семейства Beagle. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, следования инструкциям и ответов на запросы общего характера. Модель подходит для задач рассуждения, ролевого общения и написания историй. В README указано контекстное окно 8 тыс. токенов, а метаданные каталога указывают нативный контекст 32 768 токенов. Поддерживаются шаблоны chatml и формат чата Llama. Модель работает с текстом и выдаёт текст; сведения о конкретных естественных языках не приведены. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. В README приводятся высокие результаты сравнительных оценок для категории моделей около 7 млрд параметров, но автор отмечает возможное влияние неудачного запуска и чрезмерного использования обучающего набора предпочтений; результаты бенчмарков сами по себе не гарантируют качество на конкретных задачах.

NeuralQuant-9B — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, опубликованная mlabonne. Она создана слиянием через mergekit двух моделей: quantumaikr/quantum-v0.01 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B; конфигурация использует метод passthrough и формат bfloat16. Модель содержит около 8,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Карточка не уточняет целевые сценарии, языки или отдельные специализированные возможности. Репозиторий распространяет веса в safetensors под лицензией Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате SafeTensors. В карточке не описаны специализация по языкам, конкретные преимущества или ограничения качества; лицензия — Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_YamM7 — языковая модель, созданная слиянием моделей automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamM7-7B. Она предназначена для генерации текста и запускается как причинная модель Mistral с плотной архитектурой на 7,1 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Сведений о специализации, поддерживаемых языках или дополнительных возможностях в доступных источниках нет.

OxytocinErosEngineeringF1-7B-slerp — объединённая текстовая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из ChaoticNeutrals/Eris_Remix_7B и Virt-io/Erebus-Holodeck-7B. Слияние выполнено методом SLERP с разными коэффициентами для слоёв self-attention и MLP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 69,22, однако подробные результаты доступны по внешней ссылке. Репозиторий содержит веса Safetensors и GGUF F16. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

unsloth/Phi-3-medium-4k-instruct — квантизированная 4-битная версия разговорной языковой модели Phi-3 Medium, подготовленная Unsloth с использованием bitsandbytes. Модель основана на архитектуре MistralForCausalLM и содержит 13,8 млрд параметров; для общения с ней применяется диалоговый формат, а длина контекста составляет 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на текстовые запросы на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT, позволяющая использовать и распространять модель на условиях этой лицензии.

rizla/rizla-69 — текстовая генеративная модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 67,5 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; заявленное контекстное окно — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. В README сказано, что это копия «momo-qwen-72B», однако описание обрезано и не сообщает, как модель обучалась и для каких конкретных сценариев предназначена. Лицензия — Apache-2.0.

Это объединённая языковая модель примерно на 8,8 млрд параметров, созданная с помощью mergekit и линейного слияния чекпойнтов на шагах 9 000, 10 000 и 11 000 обучения. Модель основана на архитектуре GPT-NeoX и предназначена для генерации текста, в том числе в диалоговом формате. Модель принимает текст и генерирует текст; её контекстное окно составляет 16 384 токена. В карточке не описаны конкретные языки, специализированные области или сравнительные результаты, поэтому назначение ограничивается общими задачами генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют. README указывает на слияние предварительно обученных языковых моделей, но не раскрывает их публичные идентификаторы; доступные пути к исходным чекпойнтам являются локальными путями, поэтому определить базовую модель по ним нельзя.

macadeliccc/SOLAR-2x10.7b-truthy-dpo — разговорная текстовая модель, полученная слиянием macadeliccc/SOLAR-10.7b-Instruct-truthy-dpo и bhavinjawade/SOLAR-10B-OrcaDPO-Jawade. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и других сценариев, где требуется продолжить текст. Модель построена на архитектуре Mixtral с механизмом смеси экспертов, содержит 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. В карточке указаны наборы данных truthy-dpo-v0.1 и OpenOrca; результаты оценки качества не приведены. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 требует указания авторства и запрещает коммерческое использование и распространение производных материалов.

T3Q-Merge-SOLAR — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная Chihoon Lee и T3Q путём слияния через mergekit моделей davidkim205/komt-solar-10.7b-sft-v5 и hwkwon/S-SOLAR-10.7B-SFT-v1.2. Для объединения использован метод SLERP с разными коэффициентами смешивания для слоёв self-attention и MLP; базовой моделью в конфигурации указана davidkim205/komt-solar-10.7b-sft-v5. Модель содержит 10,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для генерации продолжений и ответов в сценариях, соответствующих возможностям объединённых SFT-моделей. Контекст составляет 4096 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не уточняет языковую специализацию и не приводит результатов оценки качества.

Tess-7B-v2.0 — языковая модель общего назначения из серии Tess, разработанная migtissera и дообученная на базе Mistral-7B-v0.2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; указанная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы с секциями SYSTEM, USER и ASSISTANT и генерирует текстовые ответы. Модель можно применять для диалогов, написания текстов и ответов на вопросы. В карточке указано, что она может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неподходящий контент; модель описана как uncensored. Автор пометил версию как устаревшую из-за неверного параметра sliding window при обучении. Лицензия — Apache-2.0.

Thespis-Balanced-7b-v1 — текстовая генеративная модель семейства Mistral, опубликованная cgato. Она предназначена для генерации текста и использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстным окном до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. README не описывает специализированные сценарии применения, качество, обучающие данные или шаблон промпта; поэтому модель можно характеризовать только как генеративную языковую модель общего назначения.

Tulu V2.5 DPO 13B UltraFeedback Overall — это англоязычная чат-модель-помощник, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Она построена на плотной архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров. Модель дообучена на Tulu 2 с помощью DPO: примеры из набора UltraFeedback ранжировались по общей оценке, чтобы определить предпочтительные и отклонённые ответы. Для диалога использует шаблон чата, включённый в токенизатор; длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, ответов на вопросы и генерации текста в диалогах с помощником. Она обучалась на смеси инструкций и синтетических диалогов, а затем на данных предпочтений. Лицензия — Apache 2.0. Модель не была специально выровнена для безопасных ответов и не использует фильтрацию ответов во время работы, поэтому может выдавать проблемный контент, особенно по соответствующим запросам. Языковая поддержка заявлена для английского.

TurdusDareBeagle-7B — текстовая генеративная модель, созданная объединением моделей udkai/Turdus и shadowml/DareBeagle-7B с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны метод слияния slerp и тип данных float16; архитектура — плотная Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Информация о специальных областях применения и языках в предоставленных данных отсутствует.

VPO-SELM-Zephyr-7B-iter-1 — диалоговая языковая модель, разработанная Katayoon и дообученная на Katayoon/DPO-ONLY-Zephyr-7B с использованием обновлённого и исходного наборов данных. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: она принимает текстовые запросы и формирует текстовые ответы. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT. README не приводит результаты оценки или подробности о данных и ограничениях, поэтому качество на конкретных задачах по карточке установить нельзя.

WebSquareAI-Instruct-KoSOLAR-10.7b-v0.5.34 — текстовая генеративная модель, разработанная командой UI Platform компании Inswave Systems. Это дообученная instruct-версия базовой модели LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B на архитектуре Llama с 10,7 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст. Её контекстное окно составляет 4096 токенов. В метаданных указан английский язык. Для загрузки предусмотрены Transformers и PyTorch; в примере используется точность float16. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

YamshadowInex12_Experiment29Experiment24 — слитая модель для генерации текста, построенная на двух моделях: automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B. Она разработана и опубликована MaziyarPanahi. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В репозитории веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях и ограничениях качества в карточке нет.

YamshadowInex12_ShadowYamshadow — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowYamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжения по текстовому запросу. 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 специальные предметные области, языки или преимущества объединения моделей.

Это дообученная диалоговая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Модель дообучена методом DPO на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized и предназначена для генерации текста в формате общения и ответов на вопросы. Архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке нет подробных сведений об оценке качества и ограничениях; её возможности и надёжность следует проверять на целевых сценариях. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Bombus_3x8B_v2 — чат-модель для генерации текста, опубликованная Eurdem. По карточке, это смесь экспертов (MoE) на основе Llama 3; метаданные указывают архитектуру MixtralForCausalLM и библиотеку Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 8192 токенов. Общее число параметров — 7,5 млрд. Модель подходит для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о дообучении и объединении моделей.