III.5Управление персоналом и организацией

Jebadiah/hermes-SOVL-stone-l3-8b — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли ResplendentAI/SOVL_Llama3_8B как базовая модель и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B; конфигурация задаёт для Hermes плотность 0,53 и вес 0,4. Модель содержит 7,5 млрд параметров и использует контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы в чат-сценариях. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Основой служат модели Llama 3, одна из которых описана в каталоге как дообученная диалоговая модель для следования инструкциям, вызова функций и генерации структурированных данных JSON. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения конкретного объединения в README не описаны; возможности базовой модели не гарантируют их сохранение после слияния.

HX-Mistral-3B_v0.1 — текстовая диалоговая модель семейства Mistral, созданная сообществом mergekit-community линейным слиянием предобученных языковых моделей с помощью mergekit. В README указан Mistral-7B-Instruct-v0.2; метаданные также связывают модель с ним как с базовой. Модель содержит 3,6 млрд параметров, построена на архитектуре MistralForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции. Она принимает текст и генерирует текст; в репозитории указаны веса Safetensors и библиотека Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

Это версия в формате FP16 модели JAIS-30B-Chat-v3, опубликованная amgadhasan и основанная на core42/jais-30b-chat-v3. Модель с плотной архитектурой JAIS предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; её можно применять для общения на естественном языке и получения ответов на вопросы. Контекстное окно составляет 8192 токена. В README указано, что права принадлежат исходным авторам. Условия лицензии не приведены, поэтому перед использованием следует проверить лицензию исходной модели core42/jais-30b-chat-v3.

KafkaLM-13B-German-V0.1 — языковая модель Seedbox, обученная Dennis Dickmann. В её основе Llama 2 13B, дополнительно дообученная на немецком корпусе, а также на наборах инструкций, переведённых с английского на немецкий. Модель предназначена для повседневных задач и бизнес-сценариев, где нужны ответы на немецком языке. Модель использует архитектуру Llama с плотной causal language model на 12,9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка приводит формат диалога с дружелюбным ассистентом, который отвечает точно и по существу. Лицензия — Llama 2, действуют её ограничения и ограничения использованных датасетов.

Карточка модели KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-8-16-32-tb-3 на Hugging Face совпадает с карточкой KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-4-8-8-tb-3, поэтому описание составлено по ней. KR-X-AI выпустила разговорную модель генерации текста на базе Gemma 2. Это дообучение unsloth/gemma-2-9b-it-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2 и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных указан английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

djuna/L3.1-gramamax — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В качестве основы использована ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-Indo-Formax-v1.0, а также включена djuna/L3.1-gramax; применён метод линейного слияния DARE. Модель содержит 7,5 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст. В README и метаданных не приведены отдельные сведения о целевых языках или специализированных областях применения, поэтому описание ограничивается общими сценариями генерации и общения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

L3-8B-Intermix-v0.3 — объединённая модель для генерации текста и диалогов, опубликованная bunnycore. Она создана с помощью mergekit методом model_stock на основе bunnycore/L3-Intermix-v0.2, cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b и Orenguteng/Llama-3-8B-Lexi-Uncensored; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации ответов; каталог отмечает поддержку чата. Контекст модели составляет 8192 токена. Доступны веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Данных о специализации по конкретным областям или поддерживаемых естественных языках нет.

SvalTek/L3-ColdBrew-OldSpice — слитая разговорная языковая модель семейства Llama 3, созданная SvalTek с помощью mergekit. В неё объединены SvalTek/L3-ColdBrew-SpicyReflect и SvalTek/L3-ColdBrew-Astrid методом passthrough merge. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалога. Она имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 9,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка не сообщает об ограничениях, специализированных областях или лицензии модели.

win10/llama3-13.45b-Instruct — объединённая плотная языковая модель семейства Llama 3 для генерации текста и диалогов. В README указано, что модель создана с помощью mergekit методом passthrough; метаданные связывают её с Meta-Llama-3-8B-Instruct. Размер модели — 12,7 млрд параметров, архитектура — LlamaForCausalLM, максимальный контекст — 8192 токена. Карточка указывает поддержку английского языка и диалоговый сценарий. Модель распространяется по лицензии Llama 3; перед использованием следует учитывать её условия.

Richardyoung/Llama-3.1-8B-Instruct-heretic — диалоговая текстовая модель на архитектуре Llama 3.1, основанная на Meta Llama 3.1 8B Instruct и дообученная автором репозитория. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотный авторегрессионный Transformer с Grouped-Query Attention и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Репозиторий помечен как uncensored и decensored; заявленный pipeline — генерация текста. Модель подходит для диалогового помощника, ответов на вопросы, написания и преобразования текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Метаданные описывают её как чат-модель; README содержит сведения о базовой модели Meta Llama 3.1, но не отдельные оценки качества или подробное описание изменений в этой версии. Файлы представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Следует учитывать условия этой лицензии и применимые правила использования; удаление или ослабление отказов, подразумеваемое метками uncensored и decensored, может привести к генерации небезопасного или нежелательного содержимого.

cstr/llama3.1-8b-spaetzle-v59 — слитая модель на архитектуре Llama 3.1, подготовленная автором репозитория с использованием Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct и Undi95/Meta-Llama-3.1-8B-Claude. Веса объединены методом DARE-TIES; модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. В карточке приведён результат EQ-Bench v2_de 67,38; это указывает на оценивание немецкоязычных диалоговых способностей, но не гарантирует качество в других сценариях. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Поддерживаемые языки по карточке — английский и немецкий. Лицензия — Llama 3.1 Community License. Это слияние весов, а не самостоятельная конверсия формата; для производных моделей и последующего распространения следует учитывать условия лицензий исходных компонентов.

Это дообученная DavidAU модель семейства Llama 3.3 на 7,5 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста с режимом рассуждений. Автор сообщает, что дообучил вариант Llama 3.3 8B Instruct через Unsloth на датасете Claude 4.5 Opus High Reasoning; перед этим модель была модифицирована для снижения отказов. В карточке также заявлено восстановление контекста до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для ответов на запросы, пошаговых рассуждений и творческого письма, включая рассказы, ролевые диалоги и хоррор. Автоматическая активация режима рассуждений зависит от формулировки запроса; для желаемого уровня откровенности или ненормативной лексики автор рекомендует явно задавать стиль и лексику. Указаны поддержка нескольких языков, включая русский, и лицензия Apache-2.0. Это текстовая модель, опубликованная в формате Safetensors для Transformers.

ruslandev/llama-3-8b-gpt-4o-ru1.0 — диалоговая языковая модель, дообученная автором на базе Meta Llama 3 8B Instruct. Обучение продолжалось одну эпоху на двух NVIDIA A100 на наборе примеров, сформированном из подмножества Tagengo GPT-4 и улучшенном с помощью GPT-4o; около 80% примеров ориентированы на русский язык. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов, особенно на русском языке. В карточке автор приводит результаты MT-Bench: 8,12 для русского и 8,01 для английского; эти оценки отражают заявленную автором проверку. Модель доступна в форматах PyTorch и Safetensors, а для локального запуска автор также указывает отдельную GGUF-версию. Лицензия — Llama 3 License.

Llama-3-8B-OpenHermes-2.5-1M — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B. В репозитории указаны размер 7,5 млрд параметров, поддержка чата и контекст до 8192 токенов; модель распространяется в форматах PyTorch и safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно применять для ответов на вопросы, ведения диалога и создания текстовых черновиков. В карточке приведён результат оценки Loss 0,6993, но подробности набора данных и методики оценки отсутствуют. Лицензия — llama3; условия использования следует сверять с лицензией базовой модели Meta.

llama-3-MagicDolphin-8B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе nbeerbower/llama-3-SNAMD-8B и весов Dolphin 2.9.1 и Mahou 1.2a/1.3a. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое общение. Её можно применять для ведения диалогов и генерации ответов в чат-интерфейсах. Контекст составляет до 8192 токенов; модель принимает и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. В карточке не приведены сведения о лицензии, языках обучения или специальных ограничениях поведения. Качество и пригодность для конкретных сценариев следует оценивать на целевых данных.

Llama3-OneForAll-8B — объединённая диалоговая языковая модель, созданная bunnycore с помощью mergekit на основе RemixLlama3-8B, Hermes-2-Theta-Llama-3-8B и Dolphin-2.9-Llama3-8B. Использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Llama 3. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о поддерживаемых языках, поэтому их нельзя надёжно определить по имеющимся сведениям.

LMCocktail-Mistral-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — плотная языковая модель семейства Mistral, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Yhyu13/LMCocktail-Mistral-7B-v1 методом SLERP. Веса представлены в формате Safetensors; модель насчитывает 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и ведения диалогов. Её можно применять в чат-ботах и для создания ответов на текстовые запросы. Данные о поддерживаемых естественных языках в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и поведение при объединении моделей могут различаться в зависимости от запроса; отдельные ограничения в карточке не описаны.

Lumimaid-v0.2-8B — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная mrcuddle путём дообучения NeverSleep/Lumimaid-v0.2-8B. В карточке указаны обучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL, размер модели составляет 7,5 млрд параметров, а формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; каталог отмечает поддержку чата. Она принимает текст и генерирует текст, а заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. В метаданных указан английский язык. Модель опубликована по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Edgerunners/Lyraea-small-llama-3.1 на Hugging Face совпадает с карточкой Edgerunners/Lyraea-medium-llama-3.1, поэтому описание составлено по ней. Lyraea-medium-llama-3.1 — разговорная языковая модель семейства Llama 3.1, опубликованная Edgerunners. Это средний вариант серии small, medium и large, созданной на основе llama-3.1-8b-128k uncensored. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; автор отмечает, что варианты серии имеют разные сценарии применения. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. В репозитории представлены веса Safetensors. Языковые сведения в карточке не приводятся. Модель предоставляется «как есть» и «по мере доступности», без гарантий; провайдер снимает с себя ответственность за ущерб и не гарантирует соответствие конкретным требованиям или безошибочную работу. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment24Ognoexperiment27 — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment24Ognoexperiment27-7B. Она предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведений о специализированной предметной области или дополнительных ограничениях качества в карточке нет.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. Данных о специальных областях применения и ограничениях качества в карточке нет.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Yamshadow — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Yamshadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, написания и продолжения текста, а также других сценариев генерации на естественном языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках обучения и специализированных областях применения не приведены.

Magnolia-v2-Gemma2-8k-9B — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе grimjim/Magnolia-v1-Gemma2-8k-9B и grimjim/Magot-v2-Gemma2-8k-9B. Это плотная модель Gemma 2 с 9 млрд параметров для генерации текста и диалогов; контекст — до 8192 токенов. Модель ориентирована на беседы и творческую генерацию, сохраняя, по оценке автора, внимание к контексту и баланс между творческим ответом и следованием инструкциям. Подходит для чат-сценариев и написания текстов. Репозиторий содержит веса safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Лицензия — Gemma.

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaT3qm7x — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaT3qm7x-7B; автор карточки — MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или языковой специализации.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_T3qm7xExperiment28 — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она объединяет модели automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xExperiment28-7B и использует архитектуру MistralForCausalLM с плотной структурой. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Подробности о языковом покрытии и специальных ограничениях в доступных данных не описаны.

gbueno86/Meta-LLama-3-Cat-Smaug-LLama-70b — языковая модель, созданная слиянием моделей Meta-LLama-3-Cat-A-LLama-70b и abacusai/Smaug-Llama-3-70B-Instruct. Слияние выполнено методом SLERP с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалогах. Она построена на архитектуре Llama 3, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В метаданных указан английский язык и интерфейс чата. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.

Norquinal/Mistral-7B-claude-chat — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, созданная дообучением Mistral-7B-v0.1 с помощью QLoRA на случайной выборке примерно из 1000 диалогов датасета claude_multiround_chat_30k. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате Vicuna 1.1: она принимает пользовательский запрос и формирует ответ ассистента. Модель предназначена для многоходового общения, ответов на вопросы и подробных объяснений. В карточке приведён пример запроса об особенностях китайской кухни. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса доступны в формате PyTorch; дообучение выполнялось в 4-битной точности, но это само по себе не указывает на формат опубликованных весов. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

RaduGabriel/Mistral-7B-Instruct-v0.2NEURAL — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и NeuralTrix-7B-dpo от CultriX с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, составления текстов и ответов на запросы в диалоговом формате. В карточке не описаны специальные возможности или области применения, а также языковая специализация, поэтому их нельзя уточнить. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Метаданные не сообщают лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

MistralDpoPearl-7b-slerp — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit объединением louisbrulenaudet/Pearl-7B-slerp и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии и ответы на инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, объединённые в bf16. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценки качества или подробные сведения о языковом покрытии, поэтому пригодность для конкретного языка и специализированных задач следует оценивать отдельно.