III.5Управление персоналом и организацией

imi2/Meta-Llama-3-120B-Instruct-merged — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе NousResearch/Meta-Llama-3-70B-Instruct. Модель содержит 120,8 млрд параметров, использует формат safetensors и доступна для работы через Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекст составляет 8192 токена. Данные указывают на поддержку текстового ввода и генерации текста; сведения о специальных предметных областях и языковом охвате не приведены. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Mistral-7B-golden-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и liuda1/Mistral-7B-golden методом SLERP; веса представлены в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Модель принимает текст и выдаёт текст. README и метаданные не уточняют языковой охват или специализированные предметные области, поэтому их нельзя уверенно указать.

MaziyarPanahi/mistral-7b-v0.1-layla-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая текстовая модель, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Layla v1 методом SLERP с помощью MergeKit. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не сообщает о специализации на отдельных языках или предметных областях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Vortex5/Moonlit-Shadow-12B — языковая модель, собранная автором репозитория методом Model Stock с помощью mergekit на основе mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 и десяти других моделей семейства Mistral-Nemo. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 12,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросам. Её можно использовать для составления текстов, ответов в чате и продолжения пользовательских запросов. В карточке указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

Neural-chat-7b-v3-1 — языковая модель команды NeuralChat, разработанная при участии Intel. Это дообученная версия mistralai/Mistral-7B-v0.1: её обучали на наборе Open-Orca/SlimOrca, а затем выравнивали с помощью DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает текстовые запросы. Родной размер контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по шаблону с ролями System, User и Assistant. Её оценивали на семи задачах Open LLM Leaderboard, включая ответы на вопросы, рассуждения и математические задачи. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы. Её ответы требуют проверки, а перед развёртыванием рекомендуется провести тестирование безопасности.

NeuralContext-7b-v2 — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Веса в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В объединении использованы Mistral-7B-Instruct-v0.2, NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и Kukedlc/MyModelsMerge-7b. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Percival_01M7-7B — текстовая генеративная модель, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием моделей. В конфигурации указаны Percival_01-7b-slerp и M7-7b; применён метод dare_ties с параметрами density 0,53 и weight 0,6. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Подробные сведения о языках, результатах оценки и ограничениях применения в карточке не приведены.

bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v3 — объединённая диалоговая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода Model Stock. В основу слияния положена bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v2; также использованы bunnycore/Qwen-2.5-7b-rp-lora и Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; её можно использовать для общения и выполнения инструкций. Родительская модель описана как дообученная на ответы без отказов, что указывает на соответствующую ориентацию слияния. Нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат Safetensors; веса объединены в bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

RecurrentGemma-9B-IT — инструктивно дообученная языковая модель из семейства RecurrentGemma, разработанного Google. Это плотная авторегрессионная модель с рекуррентной архитектурой; в метаданных указано 13,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений. По карточке, архитектура RecurrentGemma требует меньше памяти, чем Gemma, и ускоряет генерацию длинных последовательностей. Модель принимает текст и генерирует текст. Семейство представлено англоязычными предварительно обученными и инструктивными версиями; для этой модели карточка описывает разговорное применение. Модель доступна в формате Safetensors и запускается через Transformers. Лицензия — Gemma; применяются условия использования Gemma. Как и другие большие языковые модели, она может выдавать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и испытывать трудности с неоднозначностью, нюансами языка и сложными открытыми задачами. Для приложений с пользовательскими ответами необходимы проверка результатов и меры безопасности.

RQwen-v0.2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная ehristoforu и дообученная на базе ehristoforu/RQwen-v0.1. Модель содержит 14 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для генерации текста в диалоге; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель можно применять для ведения диалога, ответов на вопросы, выполнения инструкций и генерации текста. В карточке указан английский язык; описание базовой модели в каталоге указывает поддержку русского и английского. Весовые файлы представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает обучающие данные или специальные ограничения качества.

RefalMachine RuadaptQwen2.5-32B-Pro-Beta — русскоязычная адаптация модели T-pro-it-1.0, опубликованная RefalMachine. Она основана на плотной архитектуре Qwen2.5 с 32 млрд параметров и предназначена для диалоговой генерации текста на русском языке. Модель объединяет базовые модели Qwen/Qwen2.5-32B и t-tech/T-pro-it-1.0, а затем адаптирована с помощью замены токенизатора, продолженного предобучения на русскоязычном корпусе и техники Learned Embedding Propagation (LEP). В метаданных указан контекст 32 768 токенов. Расширенный токенизатор на основе cl100k и униграммного словаря размером 48 тысяч токенов, по заявлению авторов, повышает скорость генерации русскоязычного текста до 60% относительно T-pro-it-1.0 при сравнении на одинаковых последовательностях. Модель подходит для русскоязычного диалога, ответов на вопросы и написания текстов; также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Авторы предупреждают, что ответы отражают данные обучения, а предобучение исходной сторонней модели ими не контролировалось; результаты оценки качества в карточке приведены не полностью.

SauerkrautLM-7b-HerO-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием методом SLERP моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 и SauerkrautLM-7b-HerO; конфигурация слияния использует bf16. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

TareksGraveyard/Savant-Qwen2.5-72B — объединённая модель на основе Qwen2.5, созданная автором репозитория методом della_linear с помощью mergekit. В качестве базовой использована zetasepic/Qwen2.5-72B-Instruct-abliterated; в объединение также вошли EVA-Qwen2.5-72B-v0.2, 72B-Qwen2.5-Kunou-v1, Q2.5-MS-Mistoria-72b-v2 и ChatWaifu_72B_v2.2. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 71,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; лицензия указана как other. Сведения о конкретных поддерживаемых языках и особых ограничениях в карточке не приведены.

Synthia-v3.0-11B — языковая модель общего назначения от Migtissera, созданная на архитектуре Llama и дообученная для следования инструкциям и ведения развёрнутых диалогов. В README указано, что обучение проводилось на наборе Synthia-v3.0, включающем около 10 тысяч высококачественных примеров, сгенерированных GPT-4-Turbo, и опиралось на принципы LIMA. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и продолжительных бесед. Её можно применять в диалоговых интерфейсах, для написания и объяснения материалов, а также для рассуждений в формате Tree of Thoughts и Chain of Thought. Размер модели — 10,6 млрд параметров, родной контекст — 4096 токенов; заявлена поддержка текстового ввода и вывода. Модель может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент. В README она названа uncensored, поэтому результаты требуют проверки и модерации. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowYam — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Это instruction-tuned вариант T5Gemma от Google с энкодером и декодером размера B, адаптированный с использованием UL2. Семейство T5Gemma состоит из компактных моделей типа энкодер-декодер, созданных на основе предварительно обученных моделей decoder-only; такая архитектура рассчитана на эффективную генерацию и понимание текста. Модель работает в формате text-to-text и предназначена прежде всего для английского языка. Модель подходит для генерации текста по инструкциям, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений; энкодер также может применяться для классификации и задач понимания текста. Её можно использовать для подготовки черновиков писем и маркетинговых текстов, а также для экспериментов и NLP-разработки. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors; длина контекста и число параметров для этой конкретной версии не приведены. Качество зависит от обучающих данных и формулировки задания. Модель может ошибаться в фактах, упускать языковые нюансы и хуже справляться со сложными или неоднозначными запросами; возможны предвзятые или вредоносные генерации. Лицензия Gemma; применение должно соответствовать политике допустимого использования Gemma.

Tuldur-8B — объединённая языковая модель, созданная jeiku с помощью mergekit и метода SLERP из allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B и Delta-Vector/Baldur-8B. Модель построена на архитектуре Llama с плотной причинной языковой моделью и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на запросы, следования инструкциям и других текстовых задач, поддерживаемых объединёнными моделями. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Веса опубликованы в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

VirtuosoSmall-InstructModelStock — объединённая языковая модель на базе Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом Model Stock. В слиянии использованы arcee-ai/Virtuoso-Small как базовая модель, а также Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b, Qwen2.5-Lumen-14B и miscii-14b-1028. Модель содержит 14 млрд параметров, работает через Transformers и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на инструкции. Заявленная длина контекста — 131072 токена. Карточка указывает формат safetensors; лицензия и конкретные языки использования в предоставленных данных не приведены.

WildMBXMarconi-SLERP-7B — слитая модель генерации текста семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из BarryFutureman/WildMarcoroni-Variant1-7B и flemmingmiguel/MBX-7B. Слияние выполнено методом SLERP; модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по запросу и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag.

YuLan-Chat-3-12B — диалоговая большая языковая модель, разработанная исследователями Высшей школы искусственного интеллекта имени Гаолин при Народном университете Китая. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 11,7 млрд параметров и предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций. Она обучена с нуля на англоязычных, китайских и многоязычных данных, а затем дообучена на качественных англо-китайских инструкциях и данных о человеческих предпочтениях с помощью обучения по учебной программе. Модель поддерживает контекст до 4096 токенов и ориентирована прежде всего на английский и китайский языки. Её можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы, генерации и преобразования текста. В карточке указана лицензия MIT. Модель может генерировать неожиданные ответы, включая предвзятое, дискриминационное или вредоносное содержание.

Это языковая модель семейства Llama, дообученная dhanushkgowda на основе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, выдавая текст; заявленная длина контекста — 131072 токена. Для обучения применялись Unsloth и библиотека TRL. Лицензия — Apache 2.0.

Aeonium v1.1 Chat 4B — русскоязычная чат-модель, разработанная командой Aeonium и полученная дообучением Aeonium v1.1 Base 4B методом supervised fine-tuning. Модель основана на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 3,6 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на русском языке. Её можно использовать в чат-ботах, для составления черновиков и ответов на вопросы в текстовом интерфейсе. Доступны веса в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0. Как и другие языковые модели, Aeonium может воспроизводить предвзятые, оскорбительные или недостоверные сведения. Разработчики рекомендуют проверять результаты и применять фильтрацию, особенно в чувствительных и высокорисковых сценариях.

AquilaChat2-7B-16K — диалоговая языковая модель из серии Aquila2, разработанной BAAI. Она предназначена для ведения чата и генерации текста, в том числе работы с длинными диалогами и текстами благодаря контексту до 16 384 токенов. Модель имеет плотную архитектуру AquilaForCausalLM и около 6,9 млрд параметров. В карточке заявлена поддержка английского и китайского языков; модель распространяется в формате PyTorch. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в материалах разработчика.

Beaglake-7B — диалоговая модель генерации текста, созданная shadowml путём слияния shadowml/BeagleX-7B и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Это плотная причинно-языковая модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors и сохранены в bfloat16. Модель предназначена для диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Calme-7B-Instruct-v0.9 — языковая модель MaziyarPanahi с 7,1 млрд параметров, дообученная на базе Mistral-7B на высококачественных наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель рассчитана на диалоговое применение и генерацию связных ответов и текста. Доступны веса в формате safetensors, а автор также предоставляет отдельную квантизированную версию GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

DolphinHermes-120b — объединённая языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная автором репозитория с помощью mergekit линейным слиянием NousResearch/Nous-Hermes-2-Llama-2-70B и cognitivecomputations/dolphin-2.2-70b. Модель содержит 120,1 млрд параметров, работает через Transformers и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Её контекст составляет 4096 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям и ведения диалогов. В репозитории указаны веса safetensors. Лицензия — Llama 2; перед использованием следует учитывать её условия. Карточка не приводит результатов оценивания качества или подробных ограничений, поэтому качество на конкретных задачах нужно проверять отдельно.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment28Experiment24 — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, например для создания ответов и продолжения текста по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Neuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель Mistral, созданная путём слияния automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат Safetensors; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет контекстное окно длиной до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный тег задачи — text-generation. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28T3q_OgnoShadow — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/OgnoShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых приложениях.