III.5Управление персоналом и организацией

arcee-ai/saul-zephyr-7b-slerp — объединённая методом SLERP модель на основе Equall/Saul-Base и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta, созданная с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в формате чат-диалога и выполнения пользовательских инструкций. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. Модель сочетает компоненты базовой модели Saul-Base и англоязычной чат-модели Zephyr-7B-β. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В карточке описан метод слияния, но сравнительные оценки качества и подробные ограничения не приведены.

Модель sfmunfilterede2ealignment-1k2k3kweightedavgmerge — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit. В качестве базовой использована контрольная точка global_step3000; в объединение также вошли контрольные точки global_step1000 и global_step2000. Применён метод Linear merge. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX, содержит 8,8 млрд параметров и принимает текст для генерации текста. Заявленная длина контекста составляет 16 384 токена; карточка также отмечает диалоговую возможность. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SuperMente-7B — диалоговая языковая модель, созданная Kukedlc путём слияния трёх моделей на базе Mistral с помощью LazyMergekit: AetherResearch/Cerebrum-1.0-7b, Kukedlc/NeuralKybalion-7B-slerp-v3 и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Она предназначена для генерации текста и общения в формате чата. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекстное окно 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель работает с текстовым вводом и генерирует текст; карточка не сообщает о специализации на конкретных языках или предметных областях. Лицензия — Apache-2.0. Из доступных сведений нельзя определить качество модели в отдельных задачах или её известные технические ограничения.

SwedishBellmanBeagle-dareties — объединённая чат-модель на базе архитектуры Mistral, созданная Knobi3 с помощью LazyMergekit. В состав слияния входят mlabonne/NeuralBeagle14-7B, timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2, Nexusflow/Starling-LM-7B-beta и neph1/bellman-7b-mistral-instruct-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. В карточке не приведены сведения о специализированных областях применения или языковом охвате. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

SynthIA-7B-v1.5-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и migtissera/SynthIA-7B-v1.5 методом SLERP с помощью MergeKit. Модель основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для генерации текста и работы в формате диалога. Её можно использовать для ответов на инструкции и вопросы, ведения беседы, а также генерации текстовых материалов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не описывает отдельные прикладные специализации или результаты оценки качества.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment27Inex12 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Inex12-7B. Разработчик карточки — MaziyarPanahi. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или отдельных ограничениях качества.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamOgno — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельную специализацию или языки, поэтому модель можно охарактеризовать только как текстовую модель общего назначения. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Trurl 2 7B — дообученная Voicelab.AI версия Llama 2 для диалогов и генерации текста на польском и английском языках. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель с 6,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; репозиторий содержит веса PyTorch. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель предназначена для чат-ассистентов, ответов на вопросы и других задач генерации естественного языка. При использовании диалогового режима требуется формат беседы Llama 2 с соответствующими специальными токенами. Обучение проводилось на польских и английских диалоговых и инструкционных данных, включая наборы вопросов и ответов и разговоры из разных областей. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед внедрением рекомендуется тестирование и настройка безопасности под конкретное применение. Авторы заявляют коммерческое и исследовательское использование; конкретная лицензия в предоставленных данных не указана.

Vangelus-Secundus — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В качестве базовой использована ClaudioItaly/1800-9B; в слияние также вошли ifable/gemma-2-Ifable-9B и sam-paech/Delirium-v1. Применён метод TIES с нормализацией весов и маской int8; веса сохранены в формате safetensors. Модель семейства Gemma 2, с плотной архитектурой Gemma2ForCausalLM и примерно 9 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового использования; поддерживает контекст до 8192 токенов. Карточка не сообщает о специализации на конкретном языке или предметной области. Модель подходит для чат-ботов, написания и продолжения текстов, а также творческих сценариев. Качество и поведение унаследованы от участвовавших в слиянии моделей и могут отличаться от их характеристик по отдельности. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WestFrankenMoev2-9B — объединённая плотная языковая модель семейства Mistral, созданная jsfs11 с помощью LazyMergekit. Она собрана методом passthrough из слоёв jsfs11/WestLakeSeverusV2-DPO-7B-DARE-TA и jsfs11/WONMSeverusDevil-TIES-7B; файлы весов представлены в формате safetensors. Размер модели — 8,9 млрд параметров, длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и выдаёт текст; сведения о специализации на конкретном языке или прикладной области в карточке не приводятся. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WestLakev2-IreneRP-Neural-7B-slerp — объединённая текстовая модель на базе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из Smuggling1710/IreneRP-Neural-7B-slerp и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo. Для объединения использован метод slerp с настройками смешивания для слоёв self-attention и MLP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов и продолжения текста. В репозитории представлены веса Safetensors. Лицензия в доступных данных не указана. Качество и поведение унаследованы от объединяемых моделей; отдельные результаты оценки или рекомендации по развёртыванию в карточке не приведены.

Xwin-LM-13B-V0.2 — диалоговая большая языковая модель проекта Xwin-LM, выпущенная в октябре 2023 года. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, построенная на базе Llama 2 и дообученная для выравнивания ответов. Модель принимает текст и генерирует текст; длина контекста составляет 4096 токенов. Поддерживает многоходовые диалоги в шаблоне, совместимом с Vicuna. Модель предназначена для ответов на вопросы и выполнения пользовательских инструкций в диалоге. В README сообщается об использовании SFT и обучения с подкреплением на основе отзывов людей; версия V0.2 включает улучшенные сравнительные данные и обучение PPO. Проект приводит результаты оценивания на AlpacaEval, однако они не гарантируют качество для конкретных запросов. Для инференса заявлена совместимость с vLLM. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Llama 2. Модель ориентирована на английский язык в приведённых примерах; README не подтверждает широкий охват других языков. В карточке проекта также указано, что математические и рассуждательные возможности планировалось развивать, поэтому её не следует считать специализированной моделью для таких задач.

YamshadowInex12_Experiment29Pastiche — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment29Pastiche-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README подтверждает объединение двух базовых моделей, но не описывает специальные настройки, обучение или ограничения качества.

cloudyu/Yi-34Bx2-MoE-60B-DPO — диалоговая языковая модель, представленная как версия cloudyu/Yi-34Bx2-MoE-60B, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO). В метаданных указаны архитектура MixtralForCausalLM с разреженной MoE-структурой, 33,9 млрд параметров и контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и использования в чат-сценариях. Карточка приводит результаты оценки Open LLM Leaderboard, но предупреждает, что метрики не проверялись. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

jyan0311/zephyr-7b-dpo-full — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная из alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full с использованием TRL. Модель предназначена для генерации текста в формате чата и ответов на сообщения пользователя; доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Базовая модель Zephyr-7b-SFT была дообучена на UltraChat. Модель принимает текстовые сообщения и генерирует текстовые ответы. README демонстрирует запуск через Transformers pipeline на GPU. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели caliex/zephyr-Saul-Base-7b-merged на Hugging Face совпадает с карточкой mergekit-community/mergekit-slerp-jeyctse, поэтому описание составлено по ней. mergekit-community/mergekit-slerp-jeyctse — языковая чат-модель, созданная сообществом слиянием моделей HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta и Equall/Saul-Base методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, доступная в формате safetensors и рассчитанная на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: ответов на вопросы и выполнения пользовательских инструкций. В метаданных основной язык не задан; базовая Zephyr-7B-β описана как англоязычная чат-модель. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены. Качество и поведение результата слияния могут отличаться от исходных моделей.

ShenaoZ выпустил чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученную методом DPO на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Она предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на вопросы. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов; модель поставляется в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. Карточка не содержит сведений об оценке качества или специальных ограничениях применения.

Это дообученная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Согласно карточке, она обучена на обновлённом и исходном наборах данных; подробности о данных и оценке не приведены. Модель предназначена для генерации текста и общения в чате, принимает текст и выдаёт текст. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, формат весов — safetensors, длина контекста — до 32 768 токенов. Поддерживаемые языки и специализация на конкретных областях не заявлены. Лицензия — MIT.

Это диалоговая модель генерации текста на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2, дообученная автором репозитория на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Она предназначена для ответов на инструкции и ведения диалога в текстовом формате. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Модель можно использовать для диалоговых помощников, генерации ответов и выполнения текстовых инструкций. В README не приведены результаты оценки качества или специфические ограничения. Лицензия — Apache-2.0.

sstoica12/acquisition_llama8bins_omnimath_confidence — текстовая генеративная модель, размещённая пользователем sstoica12 на Hugging Face. По метаданным она относится к семейству Llama, использует библиотеку Transformers и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает conversational-сценарии. Модель может применяться для диалоговых ответов, продолжения текста, подготовки черновиков и других задач генерации на основе текстового запроса. Заявлена длина контекста до 131 072 токенов, что позволяет обрабатывать большие входные последовательности. README создан автоматически и не содержит сведений о разработчике, базовой модели, языках, данных обучения, результатах оценки или лицензии.

Airophin v2 — авторская донастройка модели Llama 2 на 13 млрд параметров, созданная bhenrym14. Она предназначена для генерации текста в диалогах и задачах, подобных следованию инструкциям; финальный этап дообучения выполнен на наборе Airoboros GPT-4 m2.0. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM и позиционную интерполяцию с линейным масштабированием RoPE, расширяющую контекст до 8192 токенов. В карточке приведены результаты сравнения perplexity на контекстах до 2048 токенов. Для обучения использовалась QLoRA ранга 64; опубликованы веса fp16 в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. В README не указана лицензия, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Alchemist_02_2b — объединённая языковая модель, созданная Sumail с помощью mergekit на основе моделей deepnet/SN6-71G5, deepnetguy/gemma-64 и Aspik101/minigemma_ft9. Она использует плотную архитектуру GemmaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Размер модели составляет 2,5 млрд параметров, а контекст — до 8192 токенов. Модели объединены методом TIES с нормализацией; в конфигурации указана точность bfloat16. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках обучения и специализированных областях применения отсутствуют.

win10/ArliAI-RPMax-v1.3-merge-8B — диалоговая языковая модель, созданная автором репозитория слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода TIES. В качестве базовой указана Magpie-Align/MagpieLM-8B-Chat-v0.1; в слияние также включена ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.3. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для загрузки используется Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Карточка базовой модели указывает на диалоговое выполнение инструкций и генерацию ответов на английском языке. Модель подойдёт для чат-ботов и генерации ответов на запросы. Карточка не описывает лицензию, дополнительные гарантии качества или специфические ограничения, поэтому условия использования следует сверить с лицензиями исходных моделей и полной карточкой репозитория.

Bagel-Hermes-2x34B — разговорная модель для генерации текста, созданная Weyaxi как MoE-модель на основе Bagel-DPO-34B-v0.2 и Nous-Hermes-2-Yi-34B. В метаданных указаны архитектура MixtralForCausalLM, 33,9 млрд параметров и контекст до 200 000 токенов; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает сценарии чата. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов по инструкциям. В README приведены шаблоны ChatML, Alpaca и Vicuna, однако автор отмечает, что не определил, какой шаблон работает лучше. Указана лицензия Apache-2.0. Результаты оценки на Open LLM Leaderboard приведены частично, поэтому по ним нельзя составить полную картину качества.

Berry_v2_7B — разговорная текстовая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная jeiku. Это слияние двух моделей с адаптерами LoRA на базе jeiku/qwen2base, выполненное методом model_stock с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов; веса представлены в формате Safetensors и типе bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно применять для написания и продолжения текстов, ответов на вопросы и ведения беседы. Карточка не сообщает о специальных областях применения, поддерживаемых языках или условиях лицензии, поэтому они не указаны.

BigQwen2.5-52B-Instruct — плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная mlabonne с помощью MergeKit как self-merge на основе Qwen2.5-32B-Instruct. Она предназначена для диалоговой генерации текста; автор предполагает, что модель может подойти для творческого письма. Модель содержит 51,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной 32 768 токенов. В метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. В карточке приведены результаты нескольких оценок, но автор сообщает, что лично модель не тестировал, поэтому качество и пригодность для конкретных сценариев требуют самостоятельной проверки. Указана лицензия Apache-2.0.

blossom-v3-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста, созданная путём слияния Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Azure99/blossom-v3-mistral-7b методом SLERP. Она рассчитана на ответы на инструкции и диалоговые запросы; в метаданных также указаны наборы данных для чата, математики и следования инструкциям. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Поддерживаемые по карточке языки — китайский и английский. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений применения, поэтому пригодность для конкретных задач стоит проверять на собственных примерах.

Breezeblossom-v4-mistral-2x7B — диалоговая текстовая модель, созданная автором репозитория sam-ezai путём слияния MediaTek-Research/Breeze-7B-Instruct-v0_1 и Azure99/blossom-v4-mistral-7b с помощью LazyMergekit. Она использует архитектуру Mixtral с механизмом смеси экспертов (MoE) и содержит 7,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; для неё заявлено контекстное окно до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Базовая Breeze ориентирована преимущественно на традиционный китайский и английский языки, однако README не описывает отдельно языковые возможности итогового слияния. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

calme-3.1-instruct-78b — экспериментальная чат-модель MaziyarPanahi для генерации текста в широком круге задач. По карточке, Qwen2.5-72B объединили с самой собой, а полученную модель дообучили на пользовательских наборах данных; в метаданных указана связь с MaziyarPanahi/calme-3-selfmerge-qwen2-78b. Архитектура — плотная Qwen2, размер — 76,7 млрд параметров, формат весов — safetensors, библиотека — Transformers. Модель использует шаблон диалога ChatML и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и общих задач генерации текста; карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, в том числе IFEval и BBH. В метаданных указан английский язык. Автор отмечает экспериментальный характер модели, чувствительность к гиперпараметрам и возможное слабое качество на отдельных запросах. Лицензия обозначена как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Nitral-AI/Captain-Eris_Violet-GRPO-v0.420 — разговорная текстовая модель, опубликованная Nitral-AI. Это плотная причинная языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; заявленная длина контекста — до 1 024 000 токенов. Модель получена слиянием методом SLERP двух чекпойнтов: Nitral-AI/Captain-Eris_Violet-0.420-Rebased и Nitral-AI/Captain-Eris_Violet-GRPO-Rebased. В конфигурации слияния указана точность bfloat16; веса опубликованы в формате safetensors. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или результаты оценки качества. В метаданных указан английский язык и лицензия «other», без конкретизации условий. Перед использованием следует проверить условия лицензии на странице репозитория. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения в карточке не подтверждают поддержку изображений, аудио или других модальностей.