III.5Управление персоналом и организацией

M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32T3qm7xp — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32T3qm7xp-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат Safetensors; контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Её можно применять для продолжения заданного текста и создания ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает специализацию по предметной области или конкретные качества модели. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о языках и ограничениях в карточке не приведены.

Marengoli_7B_SLERP — языковая модель для генерации текста, созданная объединением louisgrc/Rivoli_7B_SLERP и louisgrc/Marengo_7B_SLERP методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель основана на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и может применяться в сценариях, где нужна текстовая генерация. README описывает способ слияния весов и тип данных bfloat16, но не приводит сведений о специализации моделей-источников, поддерживаемых языках или результатах оценки качества. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

MasherAI-v6-7B — разговорная языковая модель, разработанная mahiatlinux на основе mahiatlinux/ShadowDolph-7B-v1. Это дообученная плотная Mistral-модель с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и многошаговый диалог. Она использует формат ChatML и поддерживает системные инструкции в диалоге; в метаданных указан контекст длиной 32 768 токенов и английский язык. В README описано дообучение на наборах philschmid/guanaco-sharegpt-style и mahiatlinux/maheswar_credits_ShareGPT. Модель предназначена для общения с пользователем, ответов на вопросы, советов и свободной генерации текста. Лицензия — Apache-2.0. Заявления README о точности и надёжности не сопровождаются приведёнными в доступных данных количественными результатами; качество ответов и достоверность фактов могут варьироваться.

MeliodasPercival_01_Experiment28Yam — объединённая модель генерации текста, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28Yam-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или результаты оценки качества.

Mini-blurstral — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем liminerity. Она создана методом slerp с помощью LazyMergekit на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 и liminerity/Blur-7b-slerp-v0.1; в конфигурации базовой моделью указана OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а метаданные указывают 2,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где нужна текстовая генерация на базе Mistral. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о специализированных задачах и языках. Лицензия — Apache-2.0.

Undi95/MythoMax-L2-Kimiko-v2-13b — текстовая генеративная модель семейства Llama, опубликованная пользователем Undi95. Это объединённая с весами модели LoRA-адаптером версия; в карточке указано значение веса слияния 0,50, но исходные модель и адаптер не названы. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат PyTorch, поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Карточка не уточняет специальные сценарии, языки или прикладные области, поэтому её можно описать только как модель общего назначения для генеративных текстовых задач. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

MergedQwen2-0.5B0.1 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом NearSwap с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована Qwen2-0.5B, в объединение также вошла debias_Qwen2-0.5B. Модель содержит около 493,7 млн параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке не указаны конкретные языки применения, лицензия или проверенные показатели качества, поэтому её пригодность для конкретных сценариев следует оценивать отдельно.

Occult_V02 — языковая модель семейства Mistral, разработанная TheHappyDrone и дообученная на базе unsloth/mistral-7b-bnb-4bit с использованием Unsloth и Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста; карточка не описывает узкую специализацию или конкретные сценарии применения. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; сведения о специальных ограничениях применения и недостатках не приводятся.

vicgalle/OpenHermes-Qwen1.5-1.8B — разговорная языковая модель, опубликованная vicgalle и основанная на архитектуре Qwen2. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться как компактный чат-ассистент.

Open-Platypus-Llama-2-7b-hf — дообученная Garage-bAInd модель семейства Llama 2 для генерации текста. Она основана на meta-llama/Llama-2-7b-hf и обучена на наборе данных Open-Platypus; подходит для генерации ответов и выполнения текстовых инструкций на английском языке. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 6,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка содержит мало сведений о качестве и специализированных возможностях модели, поэтому её пригодность для конкретных задач следует оценивать отдельно.

Orca-Hermes-7B-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием моделей Open-Orca и OpenHermes на основе Mistral 7B с помощью mergekit и метода slerp. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель работает с текстом и ориентирована прежде всего на англоязычные диалоги и инструкции. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README описывает конфигурацию слияния, но не приводит отдельные результаты оценки качества.

gate369/phi-3-mini-reason — дообученная автором gate369 языковая модель на базе unsloth/phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit. Это плотная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и 3,7 млрд параметров; карточка указывает обучение с использованием Unsloth и TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке, включая ответы на запросы и продолжение текста. Длина контекста составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные результаты reasoning-задач или специальные методы обучения, поэтому название модели само по себе не подтверждает повышенные способности к рассуждению.

OpenAssistant/pythia-12b-sft-v8-7k-steps — англоязычная модель генерации текста, разработанная OpenAssistant. Это дообученная методом supervised fine-tuning модель семейства GPT-NeoX с плотной архитектурой и примерно 15,4 млрд параметров. Она предназначена для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Контекст составляет 2048 токенов; модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache 2.0. README указывает базовую модель OpenAssistant/pythia-12b-pre-v8-12.5k-steps.

Ramonda-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из touqir/Cyrax-7B и bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6. Модель содержит 7,1 млрд параметров, представлена в формате Safetensors и рассчитана на генерацию текста; для смешивания весов использован метод SLERP. Базовая модель bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6 описана как англоязычная модель, дообученная методом DPO. Модель подходит для генерации текста и ответов на запросы на английском языке. Заявленное контекстное окно составляет 32 768 токенов. README не приводит результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ruadapt_llama2_7b_v0.1 — русская адаптация LLaMA 2, опубликованная как дообученная версия TheBloke/Llama-2-7B-fp16. В модели заменён токенизатор и дообучены эмбеддинги и языковая голова на русскоязычном корпусе объёмом 33 ГБ. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 6,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста на русском языке. В README приведены результаты оценки: loss 2,7569 и accuracy 0,4617; отдельная instruct-версия упомянута, но её характеристики здесь не описаны. Модель распространяется по лицензии Llama 2 Community License Agreement; условия лицензии следует учитывать при использовании.

rwkv7-0.4B-world — языковая модель RWKV-7, разработанная Bo Peng, Yu Zhang, Songlin Yang и Ruichong Zhang при поддержке RWKV Project в рамках LF AI & Data Foundation. Она предназначена для авторегрессионной генерации текста и диалогов; карточка описывает её как модель в формате flash-linear attention. Модель содержит около 419 млн параметров по метаданным, использует токенизатор RWKV World с словарём из 65 536 токенов и поддерживает контекст до 2 048 токенов. Модель обучена на корпусе World v3 объёмом 3,119 трлн токенов. В карточке заявлен английский язык, а метаданные каталога указывают также китайский, японский, корейский, французский, арабский, испанский и португальский. Она представлена как дообучение BlinkDL/rwkv-7-world и распространяется в формате Safetensors через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска README рекомендует установить flash-linear-attention и Transformers версии 4.48.0 или новее. Карточка не содержит результатов оценки качества; заявленный родительский чекпойнт и языковые возможности следует учитывать при выборе модели для конкретного сценария.

sfmbaselinefiltered-8k9k10ksimpleavgmerge — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit. В основе лежит чекпойнт global_step10000; при линейном слиянии также использованы чекпойнты global_step8000 и global_step9000. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX, содержит 8,8 млрд параметров и принимает текст для генерации текста. Указанная длина контекста — 16 384 токена. Модель предназначена для генерации текста. README не описывает специальные сценарии применения, языковую специализацию или сравнительные преимущества. Модель распространяется в формате Safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Spaetzle-v62-7b — модель генерации текста, созданная объединением трёх моделей с помощью LazyMergekit: flemmingmiguel/NeuDist-Ro-7B, cstr/Spaetzle-v61-7b и ResplendentAI/Flora_DPO_7B. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; карточка также отмечает поддержку чата. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Базовая модель из каталога ориентирована на английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0. Объединение весов не означает, что эта версия обучалась на отдельном корпусе; характеристики качества и ограничения в карточке не описаны.

WangChanGLM-7.5B-sft-en — мультиязычная инструкция-ориентированная модель, разработанная PyThaiNLP и VISTEC-depa AI Research Institute of Thailand. Это дообученная на инструкциях версия Facebook XGLM-7.5B с архитектурой XGLMForCausalLM; в репозитории представлены веса PyTorch. Модель содержит 8,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы по тексту, мозгового штурма и творческого письма. Англоязычный вариант дообучен на наборе инструкций на английском; авторы также оценивали возможности работы на тайском, японском и вьетнамском. Для лицензии модели указана CC-BY-SA 4.0. Модель может быть полезна для типовых задач следования инструкциям, но авторы предупреждают о слабых результатах в математике, рассуждениях и фактической точности, а также о нежелательных предубеждениях и токсичных ответах. Перед применением в конкретном сценарии её следует оценить и при необходимости дополнительно настроить.

YamshadowInex12_Experiment26Yamshadow — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Yamshadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Указана лицензия Apache-2.0. README не описывает специализацию модели или результаты оценки качества.

YamshadowInex12_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; её контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Карточка не описывает конкретную специализацию, набор поддерживаемых языков или преимущества объединения моделей, поэтому её назначение можно определить только как общее текстовое генерирование. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Infermatic выпустила Infermatic/14b-Qwen2.5-Infermatic-Crea-v1 — объединённую методом Model Stock через mergekit языковую модель на архитектуре Qwen2.5. В основе лежит Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct; в объединение также вошли модели Kunou, abliterated, Lumen и Gutenberg. Модель содержит 14 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, описания чувств, мест, предметов и ситуаций, а также для ролевых диалогов и написания историй. Карточка отмечает поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Данных о целевых языках в предоставленных источниках нет. В репозитории указана лицензия? — сведения о лицензии среди предоставленных данных отсутствуют, поэтому условия использования по ним определить нельзя. Качество ответов зависит от настроек и промптов; автор отмечает, что отказы могут возникать и их поведение зависит от этих настроек.

Bailong-orpo-7B — диалоговая языковая модель Lung-Chuan Chen, созданная на основе INX-TEXT/Bailong-instruct-7B. Это плотный decoder-only трансформер семейства Llama с 6,7 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста в формате диалога, включая ответы на вопросы, создание рекламных текстов и творческое письмо. В карточке показаны примеры консультационных ответов на традиционном китайском языке, а метаданные отмечают возможность chat. README указывает поддержку английского и традиционного китайского языков. Контекст по метаданным — 4096 токенов; веса доступны в форматах Safetensors и GGUF. Модель распространяется по лицензии Llama 2. Примеры медицинских ответов иллюстрируют общий сценарий использования, но не подтверждают медицинскую точность модели.

Psychotoke/cat — дообученная языковая модель на архитектуре Gemma 3, разработанная Psychotoke на базе unsloth/gemma-3-1b-it-unsloth-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель примерно с 1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст, а в карточке указан английский язык. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текстовых ответов. В README сказано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Это разговорная модель генерации текста семейства Qwen3, разработанная авторами репозитория laion/delphi-2e19-p33m67-k0p20-lr83-a002-wc386k_lr1e5-sft. Согласно README, модель обучена с нуля на наборах wildchat_386k и delphi_warmup. Она предназначена для диалоговой генерации текста. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 656,4 млн параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов; файлы представлены в формате safetensors и рассчитаны на Transformers. Язык обучения и поддерживаемые естественные языки в карточке не указаны. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой репозитория.

Eclectic-Maid-10B-v2 — текстовая генеративная модель, созданная автором репозитория ND911 с помощью mergekit. Это слияние предварительно обученных языковых моделей методом passthrough; в конфигурации указаны слои Maid-Reborn-v22-10B. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с причинной языковой моделью MistralForCausalLM, содержит 10,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. README утверждает, что версия лучше исходной, но не приводит сравнительных результатов или подробностей о целевых сценариях. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ragbox/EEVE-Ko-8B-Instruct-hr_250124_ver1 — чат-модель на архитектуре Llama, разработанная ragbox и дообученная на yanolja/EEVE-Korean-10.8B-v1.0 с использованием Unsloth и TRL. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 4096 токенов. В метаданных и карточке указаны английский язык и корейская базовая модель; отдельные сведения о качестве ответов на конкретных языках или специализированных областях не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AlSamCur123/ElmerContinuedFine — текстовая модель генерации на архитектуре Llama, разработанная AlSamCur123 и дообученная на Undi95/Emerhyst-20B с использованием Unsloth и Hugging Face TRL. Модель содержит 19,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 000 токенов. Она предназначена для генерации текста; базовая модель ориентирована на инструкции и ролевые диалоги, включая контент для взрослых. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных результатов оценки качества или подробностей о данных дообучения.

Experiment26-7B-passthrough-6slice — текстовая генеративная модель, созданная babybirdprd с помощью LazyMergekit. В README указано, что при слиянии использовались шесть копий yam-peleg/Experiment26-7B; метаданные относят базовую модель к MistralForCausalLM и указывают 9,3 млрд параметров. Модель распространяется в формате Safetensors и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где нужна языковая генерация. README не описывает дополнительные специализированные возможности. Сведения о лицензии, поддерживаемых языках и конкретных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Experiment26Yamshadow_Experiment24Experiment28 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment24Experiment28-7B. В карточке она представлена как Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Данные не описывают её специализацию, поддерживаемые естественные языки или сценарии помимо генерации текста. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.