III.5Управление персоналом и организацией

MaziyarPanahi/mamba-gpt-7b-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая модель генерации текста, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и CobraMamba/mamba-gpt-7b-v2 методом SLERP. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций на входном тексте. Заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Карточка не сообщает отдельные результаты оценки качества или специальные гарантии поведения после слияния.

MeliodasPercival_01_NeuralExperiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий опубликован под лицензией Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_YamYam — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Это GGUF-сборка Meta-Llama-3-1-8B-Instruct-f16-gguf, опубликованная ProfessorF (Nick V. Flor) для воспроизводимости исследований. Репозиторий содержит модель в формате GGUF F16; метаданные указывают на чат-возможности и генерацию текста. README описывает семейство Llama 3.2, но его сведения о размерах 1B и 3B и контексте 128k не подтверждают характеристики именно этой 8B-сборки. Модель предназначена для диалогового помощника и генерации текста, включая ответы на вопросы, суммаризацию, поиск знаний и переформулирование запросов. В README перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский; метаданные также содержат эти языки. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 Community License, которая допускает коммерческое и исследовательское применение на своих условиях. Качество и ограничения этой конкретной сборки отдельно не описаны.

MaziyarPanahi/Mistral-11B-Instruct-v0.2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и Mistral-11B-Instruct-v0.2 от perlthoughts. Для объединения использован метод SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и работает с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Она принимает текст и выдаёт текст; доступные сведения не указывают на специализацию по отдельным языкам или предметным областям. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

wang7776 выпустил разреженную версию Mistral-7B-Instruct-v0.2, предназначенную для диалогов и генерации текста по инструкциям. По README, модель прорежена на 2% методом Wanda без дообучения и изменения весов. В основе — Mistral-7B-Instruct-v0.2, дообученная для следования инструкциям версия Mistral-7B-Instruct-v0.1; архитектура — плотный трансформер Mistral с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и использует формат инструкций [INST] ... [/INST]. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на инструкции и генерации текста общего назначения. В карточке заявлена лицензия Apache 2.0. README предупреждает, что у модели нет механизмов модерации, поэтому её ответы могут не соблюдать заданные ограничения.

Gaivoronsky/Mistral-7B-Saiga — русскоязычная генеративная модель, опубликованная Gaivoronsky. Это плотная causal language model семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, представленная в формате PyTorch fp16. Она основана на IlyaGusev/saiga_mistral_7b_lora и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на русском языке. Модель подходит для русскоязычных ответов на вопросы, инструкций и общения в чат-ботах. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0; README описывает запуск через vLLM.

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Chat — разговорная языковая модель, опубликованная rasyosef и дообученная методом supervised fine-tuning на базе nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base. Для настройки использовано 32 тысячи пар «инструкция — ответ» из набора teknium/OpenHermes-2.5. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с классом MistralForCausalLM, содержит 7,9 млрд параметров и принимает текстовые запросы в формате чата, генерируя текстовые ответы. Контекст — до 8192 токенов. Модель подходит для диалогового общения, ответов на вопросы, выполнения инструкций и генерации текста по запросу. В README приведены результаты оценки следования инструкциям IFEval: 45,83; также указаны результаты Open LLM Leaderboard. Эти оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке модели.

zelk12/MT1-Gen4-BB-gemma-2-MTg2MTMM2MU-9B — объединённая языковая модель на базе Gemma 2, опубликованная zelk12. Веса двух предварительно обученных моделей объединены методом SLERP с помощью mergekit; размер модели составляет 9 млрд параметров, архитектура — плотная Gemma 2 для причинной генерации текста. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно — 8192 токена. Модель доступна в формате safetensors; README также описывает статические квантизованные сборки GGUF от @mradermacher. Метаданные указывают библиотеку Transformers. В карточке не приведены специальные доменные назначения или ограничения на использование. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-MU-gemma-2-MTM2MUMT1g2-9B — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из моделей zelk12/MT1-Gen2-gemma-2-9B и zelk12/MT-Merge2-MU-gemma-2-MTg2MT1g2-9B. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и представлена в формате safetensors для библиотеки Transformers. В метаданных указана лицензия; её условия следует учитывать при использовании модели.

zelk12/MT3-Gen1-gemma-2-9B — объединённая языковая модель от zelk12, созданная из двух моделей семейства Gemma 2 с помощью mergekit и метода SLERP. Это плотная авторегрессионная модель на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; она использует формат safetensors и работает с контекстом до 8192 токенов. Модель подходит для генерации ответов и диалогов. В README приведены результаты оценки на IFEval и BBH; среднее значение указано как 31,05. Модель объединяет zelk12/MT3-Gen1-BI-gemma-2-9B и zelk12/MT3-Gen1-MMMUMAG-gemma-2-9B. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralsynthesisT3qm7-7B — слитая Maxime Labonne модель для генерации текста и диалогов. Она объединяет Kukedlc/NeuralSynthesis-7b-v0.4-slerp и nlpguy/T3QM7 методом SLERP с помощью mergekit. Модель построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors и имеют тип bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralTrix-7B-dpo-laser — языковая модель от Kquant03, созданная объединением моделей mlabonne/OmniBeagle-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и AiMavenAi/AiMaven-Prometheus с помощью LazyMergekit и последующим обучением DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она генерирует текст по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В конфигурации слияния также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; DPO упоминается в карточке, но использованный набор данных не приведён. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Nona-Qwen2.5-v0.1 — объединённая языковая модель, созданная win10 с помощью mergekit и метода TIES. В основе объединения лежат FreedomIntelligence/Apollo2-7B и win10/Urdandi-Qwen2.5-7B. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом формате. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для диалоговой генерации текста и задач, поддерживаемых её объединёнными компонентами. В метаданных указан тег text-generation и возможность чата. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в предоставленных источниках отсутствуют.

OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

OpenInstruct Mistral-7B — языковая модель, выпущенная автором репозитория и дообученная на VMware/open-instruct с вычислительными ресурсами Higgsfield AI. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев. В README указан формат запросов Alpaca; метаданные указывают контекст длиной до 32 768 токенов и английский язык. Модель подходит для ответов на вопросы, выполнения текстовых инструкций и генерации диалоговых ответов. В карточке приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла, однако они не гарантируют качество в конкретном применении. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; базовая модель — mistralai/Mistral-7B-v0.1.

Percival_01-7b-slerp — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная AurelPx методом SLERP с помощью LazyMergekit из liminerity/M7-7b и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В карточке автор заявляет второе место среди моделей 7B на OPENLLM Leaderboard, однако подробности оценки и результаты по отдельным задачам не приведены. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Pullulation-2-9B — объединённая диалоговая языковая модель на базе Gemma 2, созданная ClaudioItaly с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой модели при слиянии использована nbeerbower/gemma2-gutenberg-9B; также объединены пять других вариантов Gemma 2 с настройками для диалогов и генерации текста. Модель с плотной архитектурой Gemma2ForCausalLM содержит 9 млрд параметров, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; контекст составляет 8192 токена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

CultriX/Qwen2.5-14B-Brocav3 — объединённая языковая модель на основе семейства Qwen2.5, созданная CultriX с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована CultriX/Qwen2.5-14B-Wernickev3; при объединении также задействованы математические, диалоговые и другие варианты Qwen2.5-14B. Для слияния применён метод della_linear. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно использовать для ответов на вопросы, составления текстов и математических запросов. Размер модели — 14 млрд параметров, архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM; заявленная длина контекста составляет до 131 072 токенов. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Карточка не описывает отдельные результаты оценки качества или специальные ограничения поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock — объединённая авторами bunnycore модель генерации текста, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, а в слияние также вошли huihui-ai/SmallThinker-3B-Preview-abliterated и bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix. Модель относится к плотной архитектуре Qwen2 и содержит 3,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим; указанный нативный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Карточка не сообщает лицензию или специальные ограничения применения.

bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock-v3 — объединённая разработчиком bunnycore языковая модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалогов. Модель создана линейным слиянием с помощью mergekit моделей PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview и bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock-v2; веса сохранены в формате safetensors. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для чат-взаимодействия и генерации текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

IlyaGusev/saiga_mistral_7b_merged — объединённая версия модели семейства Mistral, предназначенная для генерации текста. По метаданным это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указано, что существуют версии GGUF и квантизации TheBloke, но данный репозиторий содержит веса PyTorch. Модель ориентирована на русскоязычные запросы; метаданные связывают её с русскоязычными наборами инструкций и диалогов. Её можно использовать для ответов на вопросы, диалогов и выполнения текстовых инструкций на русском языке. Лицензия — Apache-2.0. README не раскрывает, какие именно модели были объединены и как выполнялось слияние.

PaweekornSora/SeedX-DIPv2 — дообученная PaweekornSora языковая модель на архитектуре Mistral с 7,2 млрд параметров, созданная на основе ByteDance-Seed/Seed-X-Instruct-7B. Модель предназначена для генерации текста; базовая модель адаптирована для перевода между 28 языками, поэтому перевод — вероятный сценарий применения этой производной версии. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

SharkOgno-11b-Passthrough — объединённая модель генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit из powermove72/Shark-1 и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful. В конфигурации указаны метод слияния passthrough, объединение токенизаторов и точность float16. Метаданные описывают плотную Mistral-подобную архитектуру MistralForCausalLM с 10,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; базовая модель OGNO-7b-dpo-truthful ориентирована на правдивость ответов. Метаданные также указывают text-classification среди поддерживаемых задач, однако основная задача и pipeline_tag — text-generation. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Etherll/SuperHermes — объединённая методом TIES языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit на основе rombodawg/Meta-Llama-3.1-8B-reuploaded с включением Llama-3.1-SuperNova-8B-Lite_TIES_with_Base и адаптера Hermes-3. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения, в том числе в сценариях, где полезен длинный контекст. Модель принимает текст и выдаёт текст. Данные карточки не уточняют языковой охват и условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно описать.

T3qm7xNeuralsirkrishna_NeuralsirkrishnaExperiment26 — объединённая языковая модель, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о специализированной области применения или языках, поэтому модель описывается как общего назначения.

test2_3 — диалоговая языковая модель, созданная alnrg2arg слиянием моделей mlabonne/NeuralBeagle14-7B и abideen/NexoNimbus-7B с помощью mergekit и метода SLERP. Она предназначена для генерации текста в чате, ответов на инструкции, рассуждений и творческих задач. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а карточка указывает возможность диалогового использования. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое; качество ответов и поведение при сложных запросах могут зависеть от сценария применения.

mradermacher/turbo-ai-7b-i1-GGUF — набор квантованных версий текстовой модели TurboAiLabs/turbo-ai-7b, подготовленный пользователем mradermacher. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования, включая работу с электронной почтой, суммирование, подготовку черновиков и извлечение задач. В метаданных также указана пригодность для локального и периферийного развёртывания, что может быть полезно для сценариев с повышенными требованиями к приватности. Исходная модель имеет размер 7B параметров, относится к архитектуре Qwen2 и поддерживает английский язык. Репозиторий содержит файлы в формате GGUF с различными вариантами квантования от i1-IQ1_S до i1-Q6_K; их размер составляет примерно от 2,0 до 6,4 ГБ. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут обеспечивать более низкое качество, тогда как i1-Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q4_K_S — как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. Контекстный размер, мультимодальность и точные характеристики исходной модели в README не указаны. Распространение выполняется по лицензии Apache-2.0. Для запуска квантованных файлов требуется совместимое программное обеспечение, поддерживающее формат GGUF; конкретные требования к оборудованию и производительности не приведены.

UniWiZ-7B-v0.1 — языковая модель Proto-AI на архитектуре Mistral-7B с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, суммаризации, ответов на вопросы и диалогов, а также для образовательных сценариев и создания контента. Модель обучена на подборке данных из разных областей знаний с акцентом на безопасность; контекст — до 32 768 токенов. Модель может помогать создавать статьи и творческие тексты, сокращать документы и объяснять понятия. В README отмечены ограничения на редкие и узкоспециализированные темы, а также вероятность предвзятых, оскорбительных или иных нежелательных ответов, несмотря на меры безопасности. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_Experiment28Experiment26 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на базе архитектуры MistralForCausalLM. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.