III.5Управление персоналом и организацией

Карточка модели homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.0 на Hugging Face совпадает с карточкой homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1, поэтому описание составлено по ней. Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1 — дообученная чат-модель, разработанная homeb82784 на базе unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Карточка модели homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.6 на Hugging Face совпадает с карточкой homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1, поэтому описание составлено по ней. Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1 — дообученная чат-модель, разработанная homeb82784 на базе unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Dohyeon1/Qwen3-30B-A3B-HC-SMoE-ngroups64 — языковая модель для генерации текста, опубликованная на Hugging Face в формате, совместимом с библиотекой Transformers. По метаданным она относится к семейству Qwen3 и использует архитектуру Mixture-of-Experts; название модели также указывает на разреженную MoE-конфигурацию с 64 группами экспертов. Модель предназначена для генерации продолжений текста, диалоговых ответов, черновиков и других текстовых материалов. Она поддерживает контекст длиной до 40960 токенов и имеет 2,6 млрд параметров по метаданным, что делает её пригодной для локального или серверного развёртывания при наличии соответствующих вычислительных ресурсов. В README отсутствуют сведения о разработчике, языках обучения, лицензии, обучающих данных, результатах оценки и специальных ограничениях. Поэтому перед использованием в продуктивных сценариях необходимо самостоятельно проверить качество на целевых данных, безопасность ответов и условия распространения модели.

RefalMachine разработала инструктивную русскоязычную адаптацию Qwen2.5-7B. Модель с плотной архитектурой Qwen2 содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы. В ней заменили токенизатор на расширенный вариант tiktoken cl100k с добавлением 48 тысяч unigram-токенов, продолжили предобучение на русскоязычном корпусе и применили технику Learned Embedding Propagation (LEP). Для диалогового использования предусмотрен интерфейс чата и вызова инструментов. Модель предназначена для русскоязычного диалога и выполнения инструкций. Авторы сообщают об увеличении скорости генерации русскоязычного текста до 60% относительно Qwen2.5-7B-Instruct при сравнении числа символов или слов в секунду на одинаковых последовательностях. Заявление о скорости не следует трактовать как оценку качества ответов. В карточке приведены частичные результаты Ru-Arena-General; данные по MERA и llmtf_open отмечены как незаполненные. Контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

SepKeyPro/SuperQwen2-7B-Chat — объединённая разговорная языковая модель на базе семейства Qwen2, созданная с помощью Mergekit. В состав слияния вошли Qwen/Qwen2-7B-Instruct, natong19/Qwen2-7B-Instruct-abliterated и cognitivecomputations/dolphin-2.9.2-qwen2-7b; метод слияния — model_stock, формат весов — bfloat16 в safetensors. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста. В карточке не описаны поддерживаемые языки и специальные предметные области. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowExperiment29 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowExperiment29-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её можно применять для диалоговых интерфейсов, составления черновиков и продолжения текста. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowOgno — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели taide/TAIDE-LX-7B на Hugging Face совпадает с карточкой taide/TAIDE-LX-7B-Chat, поэтому описание составлено по ней. TAIDE-LX-7B-Chat — диалоговая языковая модель проекта TAIDE, разработанная для тайваньского языка и культурного контекста. Она основана на TAIDE-LX-7B, которая, в свою очередь, использует LLaMA 2 7B и предварительно обучена на традиционных китайских текстах; версия Chat дополнительно прошла настройку по инструкциям для офисных задач и многоходового диалога. В репозитории указаны 7 млрд параметров и контекст до 4K токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов и помощи с повседневными офисными задачами: составления и редактирования текстов, писем и статей, автоматического суммирования, перевода между китайским и английским. Она усилена для традиционного китайского языка, включая тайваньскую лексику, культуру и местные реалии. Основной язык — традиционный китайский; в примерах также показаны ответы на английском и перевод между английским и китайским. Модель принимает текст и генерирует текст. Для загрузки токенизатора README рекомендует медленный режим (`use_fast=False`) и приводит шаблоны запросов для одиночного и многоходового диалога. Метаданные указывают формат safetensors и возможность чата. Лицензия обозначена как `other`; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные ответы; README не приводит количественной оценки качества.

Модель Transcript_Summerizer разработана Sandeep Ganga и дообучена на базе google/pegasus-large для создания кратких структурированных пересказов стенограмм. Это трансформерная модель типа encoder-decoder с 366,8 млн параметров, принимающая текст и генерирующая текст; в карточке заявлена поддержка английского языка, а контекст составляет 1024 токена. Модель предназначена для суммирования стенограмм встреч, лекций, подкастов и интервью, а также длинных неструктурированных текстов. Она выделяет основные выводы, убирает слова-паразиты и старается сохранять смысловую связность. Лицензия — Apache 2.0. Результаты могут отражать смещения данных дообучения; при работе со сложными или длинными стенограммами возможна потеря деталей, а пересказы могут содержать ошибки или галлюцинации. Для важных решений, особенно медицинских и юридических, их следует проверять человеком.

YamshadowInex12_Experiment28Strangemerges_32 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на базе языковой модели. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию, языки или результаты оценки качества, поэтому модель следует рассматривать как текстовую модель общего назначения. Качество и поведение конкретного слияния могут зависеть от запроса и требуют оценки для целевого применения.

YamshadowInex12_ShadowCalme — объединённая языковая модель MaziyarPanahi, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0.

AI21-Jamba2-3B — компактная языковая модель компании AI21 Labs для локального развёртывания на телефонах и персональных компьютерах. Она содержит 2,3 млрд параметров и использует архитектуру Jamba, сочетающую слои Mamba и Transformer; модель доступна через библиотеку Transformers и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Модель подходит для следования инструкциям, ответов с опорой на предоставленный контекст, работы с длинными документами и сценариев RAG, в том числе при обработке технической и корпоративной документации. Контекстное окно составляет 256 000 токенов. По карточке, обучение включало дообучение на инструкциях, оптимизацию DPO и этапы обучения с подкреплением; заявлены результаты на бенчмарках instruction following и grounding. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Компактный размер рассчитан на устройства с ограниченными ресурсами, однако качество конкретных ответов следует проверять на целевых задачах; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют.

AlloyingotneoyPercival_01-7B — объединённая модель для генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная Maxime Labonne методом SLERP из nlpguy/AlloyIngotNeoY и AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Jebadiah/Aria-daughter-128k — слитая линейным методом модель на основе двух инструктивных языковых моделей: Nitral-AI/Echidna-7b-128k и gradientai/Llama-3-8B-Instruct-262k. По архитектуре это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Контекстное окно составляет 262 144 токена; модель доступна в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Модель подходит для ведения диалогов, генерации ответов и работы с длинными текстами в пределах её контекста. Карточка не сообщает отдельные языковые или предметные специализации. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Beast_Mixed_2_pro — языковая модель для диалогов и генерации текста, созданная объединением моделей NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и mohsinmubaraksk/Beast-Mixed с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 32 768 токенов. В метаданных указана возможность чата; основной сценарий применения — генерация текста по запросу пользователя. Модель опубликована в формате safetensors. README описывает слияние методом SLERP в формате bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

CatMacaroni-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, полученная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и cookinai/CatMacaroni-Slerp методом SLERP. Репозиторий указывает архитектуру MistralForCausalLM с плотной сетью на 7,1 млрд параметров; веса представлены в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога, включая чат-сценарии. Модель принимает текст и генерирует текст. Для базовой Mistral-7B-Instruct-v0.2 указан контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений применения.

Clown-Saul-Extended — объединённая языковая модель, созданная arcee-ai с помощью mergekit из arcee-ai/Clown-DPO-Extended и arcee-ai/Saul-Instruct-Extended. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 8,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев. В README описан метод объединения slerp и конфигурация, сочетающая слои двух исходных моделей. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

CombinaTrix-7B — объединённая языковая модель, созданная CultriX с помощью LazyMergekit из NeuralBeagle14-7B, WestSeverus-7B-DPO-v2 и TurdusTrixBeagle-DARETIES-7B. В конфигурации указан WestLake-7B-v2 как базовая модель слияния; применён метод dare_ties, веса сохранены в формате float16. Модель основана на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы, следование инструкциям, рассуждения и творческое письмо — эти сценарии унаследованы от составляющих моделей. Она принимает текст и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Neuralsirkrishna_ShadowCalme — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста, включая диалоги; длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений, ответов и диалоговых реплик. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о специализации по языкам и прикладным областям в карточке не приведены.

flammen13-mistral-7B — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В объединении использованы nbeerbower/flammen12-mistral-7B и automerger/OgnoExperiment27-7B; веса представлены в формате safetensors, тип библиотеки — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и формирует текстовый ответ, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Метаданные не задают конкретные языки или специализированную предметную область. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает результатов оценки качества или особых ограничений применения.

Fusion-7B-Quintessence — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода passthrough. В состав вошли NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO, NousResearch/Genstruct-7B и Weyaxi/Einstein-v4-7B. Архитектура — плотная Mistral с классом MistralForCausalLM; в репозитории указано 21,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Модель принимает и выдаёт текст; метаданные отмечают возможность чата. В README указана лицензия на веса отдельно не приводится, поэтому условия использования по этим данным определить нельзя. Слияние разных моделей может давать нестабильное качество на отдельных запросах.

Sorawiz разработал Gemma-9B-Chat, разговорную языковую модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. Она создана слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода TIES; базой слияния служила zelk12/MT-Gen6fix-gemma-2-9B. Модель рассчитана на диалоговую генерацию текста и использует шаблон Gemma Instruct. Модель подходит для создания ответов в чате и других сценариев генерации текста. Её родной контекст составляет 8192 токена. Доступны отдельные квантизированные версии GGUF, опубликованные другими пользователями; сам репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GPT4 x Alpaca — языковая модель семейства LLaMA, разработанная maicomputer. Модель содержит 12,9 млрд параметров и дообучена в течение трёх эпох на ответах GPT-4; в качестве базовой модели использована Alpaca-13B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В карточке приведены результаты оценки на ARC и HellaSwag.

Letemoin/L3-Deluxe-Smurge_l3-12B — объединённая языковая чат-модель, созданная с помощью mergekit из трёх моделей: ehristoforu/llama-3-12b-instruct, jsfs11/Llama-3-RPMerge-8B-SLERP и Casual-Autopsy/L3-Deluxe-Scrambled-Eggs-On-Toast-8B. В README указан метод passthrough; архитектура — плотная Llama с классом LlamaForCausalLM, формат весов — safetensors, число параметров — 23,4 млрд, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Метаданные связывают её с русско-английской чат-моделью, поэтому она подходит для общения и ответов на запросы на русском и английском языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LakeExpander — объединённая языковая модель, созданная allstax с помощью mergekit из cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser и allstax/AI-G-Expander-v6. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров; веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Объединение выполнено методом SLERP с типом данных float16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированной предметной области или гарантированных характеристиках качества в карточке нет.

Fischerboot/ll3-test-6 — плотная языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе Fischerboot/ll3-test-5. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 6 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения.

Llama 2 7B Chat — текстовая авторегрессионная модель Meta на архитектуре Transformer, настроенная для диалогов с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Версия содержит 7 млрд параметров и представлена в формате Hugging Face Transformers с весами PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов с ассистентом, ответов на вопросы, объяснений и других сценариев генерации на английском языке; для корректной работы следует использовать формат диалога Llama 2 Chat. Контекстное окно — до 4 тыс. токенов. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед внедрением требуется проверка безопасности под конкретный сценарий. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2, условия которой необходимо принять для получения весов.

Llama-3.1-SuperNova-Lite — плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 7,5 млрд параметров, разработанная Arcee.ai на основе Llama 3.1 8B Instruct. Это чат-модель, дообученная с использованием дистилляции по офлайн-логитам Llama 3.1 405B Instruct и набора инструкций EvolKit-20k. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и широкого круга текстовых задач, когда нужна компактная альтернатива более крупным моделям. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; модель рассчитана на английский язык и использует библиотеку Transformers с весами Safetensors. В карточке отмечены высокие результаты следования инструкциям и применение в различных сценариях, однако приведённые оценки охватывают лишь часть возможностей и не гарантируют качество для конкретной задачи. Лицензия — Llama 3.1 Community License (llama3).

Louis_GRC-7B-slerp-M2 — объединённая языковая модель, опубликованная LouisGRC и собранная с помощью LazyMergekit на основе Mistral-7B-v0.1 и моделей MonarchLake-7B, Experiment21-7B и M7-7b. В конфигурации указаны метод слияния dare_ties и точность float16; модель имеет архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстным окном до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; в доступных данных не заявлены специализированные предметные области или языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии, сведения о которой в предоставленных данных отсутствуют.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_MeliodasT3qm7 — объединённая модель Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/MeliodasT3qm7-7B. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о языковой специализации и ограничениях качества в карточке отсутствуют.