III.5Управление персоналом и организацией

Monstral — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением частей MarsupialAI/Monstral-123B-v2 и MidoriUnko/Behemoth-v2.2-Magnum-v4-123B методом passthrough с помощью mergekit. Модель содержит 169,3 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия не указана в предоставленных данных, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

munin-neuralbeagle-7b-density-very-low — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она создана с помощью LazyMergekit методом dare_ties: в слиянии участвовали danish-foundation-models/munin-7b-alpha и mlabonne/NeuralBeagle14-7B; для NeuralBeagle14-7B заданы плотность 0,1 и вес 0,6, маска int8 и формат bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческого письма — эти возможности описаны для базовой NeuralBeagle14-7B. Она принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

Kukedlc/Neural-4-QA-7b-v0.2 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком с помощью mergekit методом SLERP из Kukedlc/Neural-4-QA-7b и allknowingroger/NeuralCeptrix-7B-slerp. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на вопросы. Она принимает текст и выдаёт текст; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, где нужно формировать текстовые ответы по запросу и работать с длинным контекстом. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralOmniWestBeaglake-7B — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из WestBeagle-7B, Beaglake-7B и NeuralOmniBeagle-7B. В конфигурации указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; слияние выполнено методом DARE-TIES с параметрами плотности и весов для компонентов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — CC-BY-NC-4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.

OmegaW10 — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral. Она объединяет ClaudioItaly/TopEvolutionWiz и Eric111/Yarn-Mistral-7b-128k-DPO; репозиторий содержит веса в формате safetensors, указанный размер — 7,1 млрд параметров, нативный контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалогов и развёрнутых ответов на вопросы.

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением моделей с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалогах и может использовать шаблоны ChatML и neural-chat-7b-v3-2. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. README приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 70,2, ARC и HellaSwag; эти результаты описывают оценивание, но не гарантируют качество в конкретном применении.

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая методом SLERP чат-модель на архитектуре Mistral, созданная из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации ответов на запросы. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов может зависеть от формулировки запроса; как и другие языковые модели, она может генерировать фактические ошибки.

OpenPipe-7B-slerp — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с использованием возможностей объединённых исходных моделей. Модель принимает текст и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приводятся сравнительные оценки качества или подробности обучения после слияния.

Saiga/MistralNemo 12B — русскоязычная чат-модель, разработанная Ильёй Гусевым на основе изменённой версии Mistral Nemo. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и помощи пользователям на русском языке. README описывает версии, обученные с использованием SFT и SimPO на наборах данных Saiga; для работы используется формат запросов Mistral Nemo с системным сообщением в начале диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. В метаданных указан нативный контекст размером до 1 024 000 токенов, формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README указывает на базу в виде abliterated-версии Mistral Nemo, но точный идентификатор базового репозитория не приведён.

VibeVoice-ASR — мультиязычная модель Microsoft для распознавания речи, доступная в версии, совместимой с Transformers. Она принимает аудио и формирует транскрипцию с текстом, временными метками и указанием говорящего; также можно передавать контекстные подсказки, например имена или специальные термины, чтобы помочь распознаванию.

Yarn-Mistral-7b-64k-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель примерно на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и NousResearch/Yarn-Mistral-7b-64k методом SLERP. Модель использует архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Слияние объединяет параметры внимания и MLP двух моделей с разными весами. Базовый вариант Mistral-7B-Instruct-v0.2 имеет контекст до 32 768 токенов; имя и источник второго компонента указывают на вариант Yarn с расширенным контекстом, но README не подтверждает фактическую длину контекста итоговой модели. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Athene-70B-Preview — диалоговая большая языковая модель с открытыми весами, разработанная командой Nexusflow и дообученная с помощью RLHF на основе Llama-3-70B-Instruct. Репозиторий содержит копию первоначального выпуска Athene-70B; в карточке рекомендуется использовать более новую версию. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 69,5 млрд параметров; для запуска используется библиотека Transformers, веса представлены в формате safetensors. Контекстное окно составляет 8192 токена, основной язык — английский. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы и выполнение пользовательских инструкций. В README отмечен результат 77,8% на Arena-Hard-Auto — прокси-бенчмарке Chatbot Arena. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

blossom-v3-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Azure99/blossom-v3-mistral-7b методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в ответ на запросы и инструкции; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и создания текстов по запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Blur-7b-v1.21 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная liminerity с помощью LazyMergekit из udkai/Turdus, decruz07/kellemar-DPO-Orca-Distilled-7B-SLERP и liminerity/Blur-7b-v1.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; опубликованные показатели показывают результаты тестирования, но не гарантируют качество в конкретных сценариях. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Cloudversia Thor 7B — языковая модель, созданная Cloudversia слиянием двух моделей Mistral с помощью mergekit и метода SLERP: NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и mistral-ft-optimized-1218 от OpenPipe. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст; длина контекста составляет 32 768 токенов. Карточка не описывает специальные предметные области или языки, поэтому модель следует рассматривать как универсальную. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FrankenMonarch-11b — объединённая модель для генерации текста, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/NeuralMonarch-7B и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Конфигурация объединяет диапазоны слоёв двух моделей методом passthrough; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 10,6 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и следование инструкциям. Доступна в формате safetensors и использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Карточка модели IntervitensInc/gemma-2-27b-chatml на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-2-27b, поэтому описание составлено по ней. Gemma 2 27B — текстовая авторегрессионная языковая модель семейства Gemma, разработанного Google с использованием исследований и технологий, применявшихся при создании Gemini. Модель доступна с открытыми весами и предназначена для генерации текста; семейство Gemma включает предварительно обученные и настроенные для следования инструкциям варианты. В репозитории указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, создания текстов и рассуждений по чётко сформулированным запросам. В README заявлена поддержка английского языка; конкретные размер контекстного окна и число параметров здесь не приведены. Открытые веса позволяют запускать модель на собственном оборудовании или в облачной инфраструктуре. Ограничения включают возможные фактические ошибки, предвзятость, трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать условия лицензии и политику допустимого использования Gemma.

princeton-nlp/gemma-2-9b-it-DPO — авторская DPO-версия Gemma 2, дообученная командой Yu Meng, Mengzhou Xia и Danqi Chen из Princeton NLP на наборе предпочтений princeton-nlp/gemma2-ultrafeedback-armorm. Это плотная причинная языковая модель на 9 млрд параметров для диалога и генерации текста; она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Контекст модели составляет 8192 токена. Модель основана на google/gemma-2-9b-it и использует лицензию Gemma. DPO-настройка предназначена для улучшения соответствия ответов предпочтениям людей. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, написания и редактирования текста, а также суммаризации. В опубликованной таблице оценок она превосходит базовую Gemma 2 9B IT по ряду показателей, включая AE2 и AlpacaEval 2, но результаты зависят от набора данных и протокола оценки. Для запуска доступны веса в формате safetensors; метаданные указывают поддержку Transformers и интерфейс диалога. Следует учитывать, что модель унаследовала ограничения базовой Gemma и может выдавать неточные или предвзятые ответы; README не приводит отдельного перечня таких ограничений.

Карточка модели jordimas/gemma-3-1b-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-1b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 1B IT — компактная инструктивно дообученная модель Google из семейства Gemma 3. Она создана на основе google/gemma-3-1b-pt и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; небольшой размер позволяет запускать её на устройствах и инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Семейство Gemma 3 поддерживает ввод изображений и текста с генерацией текста, контекст до 128 тыс. токенов и более 140 языков. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, создания текстов и интерпретации изображений. В предоставленных метаданных для этого репозитория подтверждены задача text-generation и чат-возможность; отдельные численные характеристики именно варианта 1B и языковой список не указаны. Возможны фактические ошибки, смещения и затруднения с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Для снижения рисков в приложениях следует проверять ответы и применять подходящие меры безопасности. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями лицензии и политикой запрещённого использования Gemma.

Jackalope 7B — языковая модель OpenAccess AI Collective, дообученная на базе Mistral 7B. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста и многоходового диалога; README указывает контекст до 32 768 токенов. Модель обучали полным дообучением на подборке данных SlimOrca и других открытых наборах, включая PIPPA, материалы LDJnr, MetaMathQA и RiddleSense; для диалога используется шаблон ChatML. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации рассуждений и художественного текста. В README отмечено, что по оценкам HF Leaderboard она немного уступает MistralOrca, но рассчитана на более общее применение и поддерживает многоходовой чат. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0.

J.O.S.I.E.3-Beta10-7B-slerp — чат-модель для генерации текста, созданная слиянием Weyaxi/Einstein-v5-v0.2-7B и argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

m8than/Llama-2-7b-chat-hf — копия модели Llama 2 7B Chat от Meta, размещённая на Hugging Face. Это авторегрессионная плотная Transformer-модель примерно с 6,6 млрд параметров, оптимизированная для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. В карточке Meta указаны английский язык, обучение с учителем и дополнительное выравнивание с помощью RLHF. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и создания текстовых продолжений. Возможны неточные или предвзятые ответы и небезопасные генерации. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0, однако исходная модель Llama 2 распространяется по лицензии Meta Llama 2 Community License; перед использованием следует учитывать условия лицензии исходных весов.

Llama-3.1-Minitron-4B-Chat — чат-модель на архитектуре Llama, созданная дообучением базовой модели NVIDIA nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base. Разработчик провёл supervised fine-tuning на 64 тысячах пар «инструкция — ответ» из набора teknium/OpenHermes-2.5; модель содержит 3,9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате. Модель подходит для ответов на вопросы, выполнения инструкций и других текстовых диалоговых сценариев. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Для использования автор рекомендует передавать запросы в формате чата с ролями system, user и assistant. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors; лицензия обозначена как other.

tintnguyen/llama3.2 — дообученная автором tintnguyen языковая модель семейства Llama 3.2 для генерации текста и диалогов. В основе лежит unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit; модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.

LwQ-10B-Instruct — инструкционно настроенная языковая модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.1, дообученная на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 10,6 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалога на нескольких языках; в карточке заявлено контекстное окно 4096 токенов. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, следования инструкциям, математических и логических рассуждений, решения задач по контексту, а также создания и суммаризации текстов. По README, дообучение включало синтетические наборы для рассуждений; семейство Llama 3.1 описано как авторегрессионный трансформер, а инструкция — как настроенная с использованием SFT и RLHF. Доступна в формате safetensors для Transformers. Качество может различаться между языками; сложные рассуждения могут содержать ошибки, а неоднозначные запросы ухудшают ответы. Ограниченное контекстное окно, потребность в значительных вычислительных ресурсах и отсутствие доступа к актуальным данным ограничивают применение. Лицензия — Llama 3.1.

Magnum-v2-72b — диалоговая языковая модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, которое авторы стремились приблизить к Claude 3 Sonnet и Opus. Это полноразмерное дообучение Qwen2-72B-Instruct на наборах инструкций и текстовых данных; модель содержит 71,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текстовые запросы в формате ChatML и предназначена для диалогов, ответов на вопросы и написания текстов. Поддерживает девять языков, включая английский, русский, китайский и японский. Длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты отдельных тестов Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. README не приводит подробных результатов по всем сценариям и раскрывает сведения о безопасности лишь частично. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с карточкой модели.

maid-yuzu-v3 — объединённая автором модель генерации текста на архитектуре Mixtral с экспертной структурой MoE. Она создана методом DARE TIES с помощью mergekit на основе smelborp/MixtralOrochi8x7B и объединяет её с ycros/BagelMIsteryTour-v2-8x7B и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в текстовом диалоге. Объём параметров в метаданных указан как 7,1 млрд, нативный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Maverick-v1.0 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и включающая Kunoichi-DPO-v2-7B и NeuralOmniWestBeaglake-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Объединение выполнено методом task arithmetic. Модель может применяться для ответов в чате, написания и продолжения текста, а также других сценариев генерации на естественном языке. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0; сведения о конкретной языковой специализации и оценках качества в предоставленных данных отсутствуют.

FourOhFour/MegaMix_4B — языковая модель, созданная разработчиком FourOhFour слиянием нескольких предварительно обученных моделей Llama через mergekit. В качестве базовой модели слияния использована FourOhFour/Zenith_4B; также объединены NeuroCom_4B, NeuroCom_v2_4B, Luxe_4B, QuantuMinx_4B, Maelstrom_4B, Poe_4B и Deedlit_4B. Для слияния применён метод task arithmetic. Модель содержит 3,9 млрд параметров, использует архитектуру Llama с причинным языковым моделированием и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaShadow — объединённая авторами модели Mistral плотная языковая модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для сценариев генерации текста и ведения диалогов. Она создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B. Лицензия — Apache 2.0.