III.5Управление персоналом и организацией

Anubis-v1-Magnum-v4-SE-70B — слитая модель для генерации текста, созданная автором knifeayumu с помощью mergekit методом SLERP. В неё объединены TheDrummer/Anubis-70B-v1 и Doctor-Shotgun/L3.3-70B-Magnum-v4-SE. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов, творческого письма и ролевых сценариев. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Она опубликована в формате safetensors, а конфигурация слияния указывает на bf16. Карточка не приводит отдельной информации о лицензии, поэтому условия использования следует проверять по лицензиям исходных моделей и репозитория. Данных о специальных ограничениях качества или безопасности в карточке нет.

Aura_Qwen_7B — созданная с помощью mergekit объединённая языковая модель на базе архитектуры Qwen2. В неё вошли jeiku/dontusethis и ResplendentAI/Qwen_jeiku_LoRA_128; при объединении использован метод passthrough, веса представлены в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. Карточка не уточняет языки, на которых модель обучалась, её специализацию или лицензию.

Bactrian-X LLaMA 7B — языковая модель MBZUAI для генерации ответов на инструкции на 52 языках. Она основана на LLaMA-7B и дообучена на переводах инструкций из наборов Stanford Alpaca и Databricks Dolly; ответы для разных языков были созданы с помощью GPT-3.5-turbo. В репозитории размещена объединённая версия весов с LoRA-дообучением, архитектура — плотная авторегрессионная LLaMAForCausalLM, размер — около 6,6 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Модель предназначена для многоязычного следования инструкциям и генерации текста: например, для ответов на вопросы, выполнения просьб и создания черновиков на поддерживаемых языках. Веса доступны в формате PyTorch по лицензии MIT. К ограничениям относятся возможная предвзятость, внесённая машинным переводом инструкций, и влияние англоязычных культурных установок в данных; длина контекста составляет 2048 токенов.

BeagleX-7B — слитая разговорная модель генерации текста, опубликованная пользователем shadowml. Она объединяет shadowml/WestBeagle-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3 методом slerp с помощью LazyMergekit. Модель построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания черновиков и продолжения текста. В репозитории указаны веса в формате safetensors; лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование на условиях лицензии, включая ограничения на коммерческое применение.

knifeayumu/Behemoth-v1.2-Magnum-v4-123B — объединённая языковая модель, созданная автором knifeayumu методом SLERP с помощью mergekit на основе TheDrummer/Behemoth-123B-v1.2 и anthracite-org/magnum-v4-123b. Модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 122,2 млрд параметров; доступны веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, в том числе для создания прозы. Объединение настроено так, чтобы уменьшить выраженность чрезмерно сексуального тона, отмечавшегося у одной из версий Magnum, и улучшить связность ответов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. В метаданных указана лицензия «other», поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели и лицензиями базовых моделей.

BerryBase — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная автором репозитория путём слияния maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP и Weyaxi/Einstein-v7-Qwen2-7B с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Она основана на архитектуре Qwen2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на вопросы. Указанный родительский чекпойнт — maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP; конфигурация слияния также включает слои второй модели. Модель принимает текст и генерирует текст. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors и имеют тип bfloat16. Языковая основа — мультиязычная модель Qwen2, однако конкретный перечень поддерживаемых языков для BerryBase в карточке не приведён. Карточка не содержит оценок качества или подробных ограничений применения. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория и у базовых моделей.

Berry-Spark-7B-Fix — объединённая разговорная языковая модель, созданная сообществом mergekit-community на основе ChaoticNeutrals/Very_Berry_Qwen2_7B и arcee-ai/Arcee-Spark. Модели объединены методом SLERP; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а для итоговых весов указана точность bfloat16. Модель предназначена для диалогов и генерации текста: её можно использовать для ответов на вопросы и других сценариев общения с языковой моделью. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке не приведены сведения о языках обучения или условиях лицензии, поэтому они здесь не уточняются.

blockchainlabs_7B_merged_test2_4 — языковая модель, созданная Blockchain Labs слиянием моделей mlabonne/NeuralBeagle14-7B и udkai/Turdus с помощью mergekit и метода SLERP. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; её можно использовать для диалогов и генерации ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Crazy-Qwen2-7b — объединённая модель на основе Qwen2-7B, созданная с помощью mergekit. В состав слияния вошли Locutusque/Hercules-5.0-Qwen2-7B, natong19/Qwen2-7B-Instruct-abliterated и macadeliccc/Samantha-Qwen-2-7B; использован метод model_stock, а в конфигурации базовой модели указана natong19/Qwen2-7B-Instruct-abliterated. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и рассчитана на генерацию текста и диалоговое общение. Размер контекста — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Метаданные описывают модель как экспериментальную модификацию Qwen2-7B-Instruct для диалогов и генерации текста с ослабленными направлениями отказа; это может снижать надёжность отказов на чувствительные запросы.

DeepSeek-MoE-16B-Chat — разговорная языковая модель DeepSeek на архитектуре DeepSeek для генерации текста в формате диалога. Она предназначена для ответов на сообщения пользователя и других сценариев чат-взаимодействия. В метаданных указаны 2,6 млрд параметров, контекст до 4096 токенов и формат весов safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не приводит сведений о поддерживаемых языках или специализированных областях применения. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

Eurydice 24b v3 — диалоговая языковая модель от Aixon Lab, созданная дообучением Mistral Small 3.1 24B Instruct. Это плотная трансформерная причинная модель с 23,4 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она предназначена для многосторонних диалогов, генерации текста, ответов на вопросы и анализа; автор отмечает сильные стороны в понимании контекста, творческом письме, естественном общении и рассказывании историй. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке основным языком назван английский; также может поддерживаться ряд других языков. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Результаты сравнительных оценок не приведены. Возможны смещения и ошибки, поэтому ответы следует проверять.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment29Multi_verse_model — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment29Multi_verse_model-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Условия лицензии — Apache 2.0. Специализированные области применения и отдельные ограничения в карточке не описаны.

Experiment26Neuralsirkrishna_YamYam — объединённая авторами MaziyarPanahi модель Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Она объединяет automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/YamYam-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указан формат Safetensors и лицензия Apache-2.0. Данных о языковой специализации и ограничениях качества в доступных материалах нет.

Experiment28M7_NeuralsirkrishnaInex12 — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/NeuralsirkrishnaInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, веса сохранены в формате safetensors; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Поддерживаемые языки и специализированные области применения в карточке не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

jaspionjader/f-3-8b — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная автором репозитория методом SLERP с помощью mergekit. В объединение вошли jaspionjader/Kosmos-EVAA-mix-v35-8B и jaspionjader/f-2-8b; итоговая модель содержит 7,5 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Веса доступны в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Esmaeil/FineLlama-3.1-8B — разговорная языковая модель, разработанная Esmaeil путём дообучения unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель работает с текстом и ориентирована на английский язык. Лицензия — Apache-2.0. README не описывает специальную предметную область или дополнительные ограничения качества и применения.

djuna/G2-Noranum-27B — это объединённая с помощью SLERP модель генерации текста на базе Gemma 2, созданная из anthracite-org/magnum-v3-27b-kto и mergekit-community/GutenBerg_Nyxora_magnum-v4-27b. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям. Её можно использовать для ответов на вопросы, продолжения прозы и ведения беседы. Веса опубликованы в формате safetensors и рассчитаны на работу с Transformers. Сведений о лицензии в предоставленных данных нет.

gemma-2-2b-dolly-sft — языковая модель, разработанная Адитьей Анилом Раутом на основе Gemma 2 от Google. Это плотный трансформер-декодер для генерации текста, дообученный методом supervised fine-tuning на датасете databricks/databricks-dolly-15k, чтобы лучше следовать инструкциям и вести диалог. Модель содержит 2,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для англоязычных задач общего назначения: ответов на открытые вопросы, суммаризации, творческого письма и диалогового общения. Она может выдавать неточные или вымышленные сведения и унаследовать смещения базовой модели и обучающих данных. Не следует полагаться на неё при принятии критически важных медицинских, юридических или финансовых решений без проверки человеком; при публичном развёртывании рекомендуется использовать фильтры безопасности. Лицензия — Apache 2.0, с условиями базовой модели.

Gemma 2 2B IT — компактная текстовая модель Google, дообученная для следования инструкциям и диалогового взаимодействия на базе google/gemma-2-2b. Это декодерная языковая модель семейства Gemma, работающая по схеме «текст на входе — текст на выходе»; она поддерживается библиотекой Transformers и распространяется в формате Safetensors с открытыми весами по лицензии Gemma. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и диалоговых интерфейсов. Её небольшой размер позволяет запускать её на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре с ограниченными ресурсами. В README семейство описано как англоязычное. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать смещения обучающих данных; качество зависит от формулировки запроса и предоставленного контекста. Модель может испытывать трудности со сложными задачами, языковыми нюансами и здравым смыслом. Для приложений, где важны точность и безопасность, необходима проверка результатов и защитные меры.

Gemma-2-Ataraxy-v4a-Advanced-9B — объединённая текстовая языковая модель, созданная lemon07r методом SLERP с помощью mergekit на основе lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25. Модель построена на архитектуре Gemma 2, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговых сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст; родной контекст составляет 8192 токена. В README приведены результаты оценивания на IFEval и BBH, но их недостаточно, чтобы делать выводы о качестве в иных задачах. В доступных материалах лицензия и поддерживаемые естественные языки не указаны.

Это объединённый чекпойнт дообучения Gemma 4 E4B Instruct, опубликованный tensorfiend после обучения на GPU. Модель основана на плотной архитектуре Gemma4 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указаны шаг обучения 564 и лучшая оценка eval loss 0,338. Метаданные отмечают поддержку чата и формат safetensors. Базовая Gemma 4 E4B Instruct также поддерживает работу с изображениями и аудио, однако карточка этого чекпойнта не подтверждает сохранение или проверку этих возможностей после дообучения. Лицензия указана как other; README требует соблюдать лицензионные условия Gemma и не распространять её веса вне разрешённого ими использования. Данных о целевых языках и специализации на конкретной области нет.

GPT-5.2 Chat, также называемая Instant, — быстрая облегчённая модель семейства GPT-5.2, оптимизированная для диалогов с низкой задержкой и сохраняющая широкие интеллектуальные возможности. В описании упоминается адаптивное рассуждение, которое модель использует выборочно. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и широкого круга задач общего назначения. Доступный текст карточки обрывается, поэтому подробности о модальностях, языках, размере, контексте, лицензии и конкретных сценариях применения установить нельзя.

h2oai/h2ogpt-gm-7b-mistral-chat-sft-dpo-rag-v1 — разговорная языковая модель H2O.ai, обученная с помощью H2O LLM Studio на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель подходит для создания ответов в чате, подготовки черновиков и помощи с вопросами по предоставленному контексту. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка сообщает об обучении SFT и DPO, а также указывает RAG в названии, но не описывает отдельные механизмы извлечения документов или гарантии точности ответов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Ответы могут быть ошибочными, бессвязными, предвзятыми или оскорбительными, поэтому важные сведения требуют проверки.

Hazy-Llama-70b — объединённая диалоговая языковая модель, созданная tdot604 с помощью mergekit методом TIES. В слиянии использованы mattshumer/Reflection-Llama-3.1-70B как базовая модель и Sao10K/L3-70B-Euryale-v2.1; конфигурация задаёт им веса 0,8 и 0,2 соответственно. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 69,5 млрд параметров и принимает текстовые запросы, генерируя текстовые ответы. Поддерживает контекст до 8192 токенов и рассчитана на диалоговое использование. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Метаданные базовой модели описывают её как диалоговую модель с этапом самопроверки и исправления ошибок, однако README не подтверждает, что это поведение сохраняется в данном слиянии. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Hematoma-Gemma-Model-Stock-9B — диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная методом слияния Model Stock с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3; в слияние также вошли BAAI/Gemma2-9B-IT-Simpo-Infinity-Preference, princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO и wzhouad/gemma-2-9b-it-WPO-HB. Модель содержит 9 млрд параметров, работает с текстом и предназначена для генерации ответов в диалоге. Максимальная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Homer-v1.0-Qwen2.5-7B — дообученная на большом объёме инструкционных данных языковая модель от автора репозитория newsbang. Она основана на Qwen2.5-7B и предназначена для диалогов и выполнения инструкций; карточка также приводит результаты оценки на IFEval и BBH. Архитектура — плотная Qwen2 с причинным декодером Qwen2ForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; отдельная специализация на математике не подтверждена, хотя автор сообщает о выпуске математической части набора данных и анализе утечек данных в математических бенчмарках. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны поддерживаемые естественные языки и подробные ограничения качества.

Ice0.50.1-16.01-RP — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью SLERP через mergekit. Репозиторий содержит веса Safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку диалогового режима и генерации текста. Модель подходит для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. README подтверждает объединение Ice0.40-20.11-RP и IceDrunkenCherryRP-7b-orpo-merged, однако их локальные пути не позволяют определить публичные идентификаторы базовых моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

win10/Infinirc-ArliAI-RPMax-v1.3-merge-13.3B — разговорная языковая модель семейства Llama, созданная автором win10 с помощью mergekit. В README указано, что это слияние методом passthrough; среди исходных моделей указана win10/Infinirc-ArliAI-RPMax-v1.3-merge-8B. Метаданные каталога также связывают модель с этой базовой моделью и классифицируют её как производную. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В репозитории представлены веса Safetensors для библиотеки Transformers. Метаданные указывают 12,7 млрд параметров и архитектуру LlamaForCausalLM. Лицензия в предоставленных данных не указана.

KangalKhan-Sapphire-7B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B и argilla/distilabeled-OpenHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit. В основе лежит плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста. В README описано слияние методом SLERP в формате bfloat16; метаданные указывают формат весов safetensors и возможность чата. Карточка также приводит результаты оценки на отдельных тестах рассуждений и здравого смысла, но они не гарантируют качество на других задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки или специализированные области применения.

Карточка модели KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-it-v2-b 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.