III.5Управление персоналом и организацией

win10/high-speed-mixing-7B-V1 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В основу объединения взята MaziyarPanahi/calme-2.8-qwen2-7b; также включена Weyaxi/Einstein-v7-Qwen2-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Она подходит для общения с пользователем и генерации ответов; описание базовой модели указывает на особый акцент на естественных науках и математике, но README не подтверждает, что этот акцент гарантирован для итогового объединения. Используются Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

HMistral-v3-00-fp16 — дообученная текстовая модель семейства Mistral, загруженная разработчиком 1024m и основанная на unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и около 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и английский язык. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Метаданные отмечают интерфейс для вызова инструментов, но не описывают отдельные возможности или качество модели.

suayptalha/HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B — языковая модель, созданная слиянием двух моделей Qwen2.5-7B с помощью метода SLERP и инструмента mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалоге и других сценариях, где требуется отвечать на запросы или следовать инструкциям. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM, хранится в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; автор заявляет высокие позиции среди моделей до 8B и 13B параметров. Эти результаты не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет поддерживаемые естественные языки и ограничения безопасного использования.

Ice0.29-06.11-RP — созданная разработчиком модели Icefog72 объединённая языковая модель для генерации текста и диалогового общения. Она построена на архитектуре Mistral с плотной causal language model и содержит 7,1 млрд параметров; указанный контекст составляет 32 768 токенов. Модель получена слиянием двух предварительно обученных моделей методом SLERP через mergekit. Веса представлены в формате safetensors, тип данных при слиянии — bfloat16. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалога. В карточке не приведены сведения о языках, специальных областях применения и количественной оценке качества. Лицензия в доступных данных не указана.

Ice0.51-16.01-RP — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, работает с контекстом до 32 768 токенов и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель принимает текст и выдаёт текст; её можно использовать для ведения беседы и генерации ответов. В README указана лицензия?

Ice0.7-29.09-RP — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием предварительно обученных моделей методом SLERP с помощью mergekit. В состав слияния вошли Ice0.5-28.09-RP и Ice0.6-29.09-RP; метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard: средний балл 21,47, IFEval — 51,76, BBH — 30,73. Лицензия в предоставленных данных не указана.

wnma3mz/Janus-Pro-7B-LM — производная от deepseek-ai/Janus-Pro-7B модель, в которой обновлены файлы весов в формате safetensors и добавлен шаблон чата. Обозначение LM указывает, что репозиторий содержит только языковую модель; README также поясняет, что пометка 4bit означает квантизацию языковой части до 4 бит, однако метаданные указывают формат safetensors и не подтверждают наличие квантизированных весов в этой версии. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и запуска через Transformers; в README также приведён пример использования MLX на Apple Silicon. По метаданным, это плотная архитектура Llama с 6,5 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. Базовая Janus-Pro-7B поддерживает понимание изображений и генерацию изображений по тексту, но данная LM-версия содержит только языковую часть. Репозиторий опубликован под лицензией MIT. README не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений применения; возможности, зависящие от визуальной части базовой модели, по описанию этой версии недоступны.

Карточка модели KR-X-AI/krx-qwen2-7b-instruct-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой KR-X-AI/krx-qwen2-7b-instruct-v2-m, поэтому описание составлено по ней. KR-X-AI разработала эту разговорную языковую модель на базе Qwen2-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов; заявленное окно контекста составляет 32 768 токенов. Модель дообучена от unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для чат-сценариев и генерации ответов на текстовые запросы. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

L3.1-Artemis-h-8B — объединённая языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная сообществом mergekit с помощью метода Model Stock. В качестве базовой модели использована kromeurus/L3.1-Ablaze-Vulca-v0.1-8B; в объединение также вошли DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, L3-Boshima-a, NeuralDaredevil-8B-abliterated и L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на работу через Transformers. Карточка не описывает отдельные гарантии качества, языковой охват или условия лицензии, поэтому их нельзя уточнить по доступным сведениям.

nkpz/llama2-22b-daydreamer-v3 — дообученная автором модель семейства Llama для генерации текста. Она создана на основе Llama 2 13B, расширенной до 22B параметров с использованием данных Llama 1 33B, а затем дообучена с помощью крупных LoRA-адаптеров и их слияния. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, формат PyTorch и контекст до 4098 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, выполнения инструкций и диалогов, включая ролевые сценарии и имитацию речевых стилей. Автор ориентировал её на английский язык, исключил из обучения примеры по программированию и отмечает выразительность в творческих запросах и сухой, точный стиль в информационных ответах. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, однако автор указывает, что формальное выявление слабых мест через бенчмаркинг ещё предстоит. Лицензия обозначена в метаданных как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

manojpreveen/Llama-2-70b-hf-ChatOrca-v2 — чат-модель на архитектуре Llama 2, разработанная Manojpreveen на основе meta-llama/Llama-2-70b-hf. Модель дообучена на данных Orca, OpenPlatypus и многошаговых диалогах из открытых наборов, включая OpenAssistant и Ultrachat, чтобы улучшить рассуждения и поддержку диалога в несколько ходов. Модель предназначена для генерации ответов, ведения диалогов и решения задач на рассуждение по текстовым запросам. Она содержит 68,7 млрд параметров, имеет контекст до 4096 токенов и использует формат весов safetensors. Для корректных запросов следует применять шаблон чата Meta Llama 2, описанный в карточке модели. Модель работает с текстом и ориентирована на английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Качество зависит от запроса и обучающих данных; карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений применения.

Карточка модели 4bit/Llama-2-7b-chat-hf на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf, поэтому описание составлено по ней. NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf — диалоговая языковая модель семейства Llama 2, разработанного Meta и опубликованная в формате Hugging Face Transformers. Это плотный авторегрессионный трансформер с 6,6 млрд параметров; веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель дообучена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением по человеческим отзывам для диалогов в формате помощника. Она предназначена для ответов на вопросы, ведения диалога и генерации текста на английском языке. Для ожидаемого поведения нужно соблюдать форматирование Llama 2 Chat с соответствующими маркерами инструкций и токенами. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, а проведённые оценки не охватывают все возможные сценарии. Данные предобучения имеют срез до сентября 2022 года. Использование регулируется собственной лицензией Meta для Llama 2; для получения весов требуется принять её условия.

bunnycore/Llama-3.1-8B-OmniMatrix-v2 — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В основе объединения указаны bunnycore/Llama-3.1-8B-OmniMatrix и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B; также в состав вошли refuelai/Llama-3-Refueled, grimjim/Llama-3.1-SuperNova-Lite-lorabilterated-8B и bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova-abliteration. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом режиме. Заявленный размер контекста — 131 072 токена. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка не описывает отдельные тесты качества или ограничения поведения объединённой модели. Условия лицензирования в доступных данных не приведены.

Карточка модели Justbackup/Llama-3.3-70B-Instruct-ablated на Hugging Face совпадает с карточкой NaniDAO/Llama-3.3-70B-Instruct-ablated, поэтому описание составлено по ней. NaniDAO/Llama-3.3-70B-Instruct-ablated — диалоговая модель NaniDAO на архитектуре Llama 3.3, полученная дообучением Meta-Llama-3.3-70B-Instruct с применением техники абляции. Модель предназначена для следования инструкциям и генерации ответов в чате; авторы заявляют, что она реже отказывает на допустимые запросы и рассчитана на более свободное взаимодействие. Модель содержит 69,5 млрд параметров, принимает и генерирует текст, работает с контекстом до 131 072 токенов. В метаданных заявлена поддержка английского, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского, тайского и немецкого языков. Доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers; лицензия — llama3. Она подходит для диалоговых ассистентов и генерации текста, но заявленное снижение числа отказов требует ответственного применения и не гарантирует точность или безопасность ответов.

MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.1 — диалоговая языковая модель, созданная MaziyarPanahi дообучением Meta-Llama-3-8B-Instruct методом DPO. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и других текстовых задач. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM с плотной сетью, содержит 7,5 млрд параметров и принимает шаблон ChatML. Контекст составляет 8192 токена; в карточке указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors для использования с библиотекой Transformers. Лицензия указана как other; условия её использования следует сверять с карточкой модели и базовой модели.

Magpie-Align/Llama-3-8B-Magpie-Pro-SFT-200K-v0.1 — чат-модель, дообученная Magpie-Align на базе meta-llama/Meta-Llama-3-8B на первых 200 тысячах примеров датасета Magpie-Align/Magpie-Pro-300K-Filtered. Она предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель представлена в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Llama 3. В README автор рекомендует для более высокого качества использовать Magpie-Align/Llama-3-8B-Magpie-Pro-SFT-v0.1.

birgermoell/Llama-3-dare_ties — диалоговая языковая модель, созданная слиянием моделей Meta-Llama-3 с помощью LazyMergekit и метода DARE-TIES. В конфигурации указаны Meta-Llama-3-8B и Meta-Llama-3-8B-Instruct; веса сохранены в формате safetensors с точностью bfloat16. В метаданных указаны 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: ответов на запросы, продолжения текста и работы в роли ассистента. Карточка не описывает дополнительную специализацию или результаты сравнительных оценок. Указанная лицензия — llama2.

wzhouad/Llama3-Instruct-8B-WPO-HB-v2 — диалоговая языковая модель, созданная дообучением Meta-Llama-3-8B-Instruct методом Weighted Preference Optimization (WPO). Метод перенастраивает веса пар предпочтений в зависимости от их вероятности при текущей политике, чтобы приблизить обучение на off-policy данных к on-policy обучению. Для обучения использован гибридный набор предпочтений на основе UltraFeedback, ответов Llama и GPT-4-turbo; README также описывает правила выбора предпочтительных и отклонённых ответов. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов и ассистентского текста. Она построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Английский язык указан как язык базовой модели. В README приведены результаты AlpacaEval: LC 53,4, WR 57,3, средняя длина ответа 2472 токена. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Llama-3-Stheno-Instruct-8B — англоязычная разговорная модель на архитектуре Llama 3, созданная автором репозитория объединением моделей Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2 и Undi95/Meta-Llama-3-8B-Instruct-hf методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текстовые запросы и генерирует текст; контекстное окно составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и создания текстов, включая ролевые беседы и истории. Веса доступны в формате safetensors, а лицензия указана как llama3. Использование модели требует соблюдения условий этой лицензии.

KaraKaraWarehouse/Llama-MiraiFanfare-2-3.3-70B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом TIES с помощью mergekit. В слияние вошли Blackroot/Mirai-3.0-70B и EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1; базовой моделью для слияния указана EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1. Модель содержит 69,5 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекстное окно составляет 131 072 токена, что подходит для работы с длинными запросами и документами. В README не описаны специализированные области применения или языковые ограничения. Карточка не указывает лицензию. Качество и ограничения слияния отдельно не описаны; поведение может зависеть от сочетания исходных моделей.

Lllama-3-RedElixir-8B — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная автором lemon07r слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3-8B; в слияние также вошли MagicDolphin, Jamet, Mahou, Spicy Abliterated Stella, Hathor Stable, NeuralPoppy EVO и Llama-3-Spellbound Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии. Контекст составляет до 8192 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Указана лицензия Llama 3. Это объединённая модель нескольких вариантов Llama 3, поэтому её поведение зависит от сочетания исходных моделей. Карточка не приводит результатов оценки качества или конкретных гарантий поведения; соблюдайте условия лицензии Llama 3 при использовании.

Louis_GRC-7B-slerp-M1 — объединённая автором LouisGRC текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная методом slerp с помощью LazyMergekit из liminerity/M7-7b и yam-peleg/Experiment20-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Веса опубликованы в формате safetensors. Карточка не описывает специализированные области применения или результаты оценки качества; лицензия в предоставленных данных не указана.

jeiku/luxemaelstrom — языковая модель, созданная слиянием моделей FourOhFour/Luxe_4B и FourOhFour/Maelstrom_4B методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная архитектура LlamaForCausalLM размером 3,9 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое использование. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для диалогового ассистента, ответов на запросы и ролевых бесед. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Дата публикации на Hugging Face — 1 октября 2024 года. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

M7Yamshadowexperiment28_MeliodasPercival_01 — объединённая авторами модели MaziyarPanahi модель Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Она объединяет automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/MeliodasPercival_01-7B и предназначена для генерации текста и диалогов по текстовому запросу. Контекст модели — до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель подходит для текстовых помощников, черновиков и продолжения текста. Данных о специальных возможностях, языковой специализации или ограничениях качества в карточке нет. Лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_YamNeuralsirkrishna — объединённая модель семейства Mistral, созданная путём слияния automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на входном текстовом запросе. Контекст составляет до 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными запросами и документами. Карточка не сообщает о специализации на отдельных языках или предметных областях, а также не приводит результатов оценки качества. Лицензия — Apache-2.0. Слияние объединяет две базовые модели, поэтому поведение и качество могут отличаться от каждого исходного чекпойнта; отдельные ограничения или рекомендации по использованию в карточке не описаны.

DazzlingXeno/MagnumChronos — объединённая текстовая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода della. В качестве базовой модели использована elinas/Chronos-Gold-12B-1.0; в объединение также включена anthracite-org/magnum-v2-12b. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной causal language model и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. В метаданных заявлена длина контекста 1 024 000 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана. README не описывает оценку качества или специальные ограничения модели; возможности работы на длинном контексте и качество ответов следует проверять в целевом сценарии.

Marcoro14-7B-ties — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1, OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В конфигурации объединения применён метод TIES с нормализацией; опубликованные веса имеют формат Safetensors и точность float16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или подтверждённые языковые возможности модели.

MeliodasPercival_01_AlloyingotneoyYam — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/AlloyingotneoyYam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и работает с контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или языковом профиле модели.

MeliodasPercival_01_Inex12Strangemerges_32 — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Inex12Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях или целевых языках в карточке нет.

MeliodasPercival_01_Strangemerges_32Ogno — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоги, с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса доступны в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не приводит сведений о специализации модели или результатах оценки качества.