III.5Управление персоналом и организацией

bartowski/internlm2-chat-7b-llama — конвертированная чат-модель семейства InternLM2 с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,4 млрд параметров. По README, веса преобразованы скриптом Charles Goddard для создания моделей Llama из InternLM; модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса safetensors. Карточка не сообщает поддерживаемые языки и лицензию указана как other, поэтому условия использования требуют проверки в исходном репозитории. Метаданные не подтверждают отдельные возможности помимо чата и генерации текста.

J.A.R.V.I.S-v2.0 — разговорная языковая модель, разработанная Klevin и дообученная на базе unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы пользователя. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке указана поддержка английского языка и чат-возможностей. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

JDBMG/Jericho_v1 — объединённая причинно-языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована mistralai/Mistral-7B-v0.1, в объединение также вошли YamshadowExperiment28-7B, Calme-7B-Instruct-v0.9 и Mistral-7B-Merge-14-v0.5. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые и другие сценарии продолжения текста. Она основана на нескольких предварительно обученных моделях Mistral; отдельные сценарии и языки применения в карточке не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kosmos-EVAA-v2-8B — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Llama, созданная Jaspionjader с помощью mergekit. Веса двух предварительно обученных моделей, Kosmos-EVAA-8B и Kosmos-Elusive-VENN-8B, объединены методом SLERP; в метаданных указано 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Согласно описанию базовой модели в каталоге, она работает на русском и английском языках. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Данные не уточняют специализацию, качество на конкретных задачах или лицензионные условия.

Kosmos-EVAA-v6-8B — объединённая автором jaspionjader языковая модель семейства Llama для генерации текста и диалогов. Она создана слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: jaspionjader/Auro-Kosmos-EVAA-v2.2-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v5-8B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, работает с текстом и принимает контекст длиной до 8192 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Карточка не приводит целевых языков или специализированных областей применения, поэтому модель можно описать как общую текстовую модель. Лицензия в предоставленных данных не указана. Конкретные ограничения качества и безопасности также не описаны; свойства модели зависят от исходных моделей и их слияния.

Kunpeng-4x7B-mistral — разговорная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE) семейства Mixtral, опубликованная пользователем mzbac. По карточке, она объединяет Mistral-7B-Instruct-v0.2, Mistral-7B-v0.1, Starling-LM-7B-alpha и Mistral-7B-Instruct-v0.1, а затем дообучена на WizardLM_evol_instruct_70k для слоёв q_proj, v_proj и gate. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других задач генерации текста. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Поддерживаемые языки карточкой не подтверждены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; результат может зависеть от промпта и сценария применения.

L3-15B-Stheno-Passthrough — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная jsfs11 с помощью LazyMergekit путём слияния моделей Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.1 и Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2. Модель содержит 14,5 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая ролевые беседы и написание историй. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка помечает её как не предназначенную для всех аудиторий; практическое качество и поведение могут зависеть от сценария использования.

L3.3-Cu-Mai-R1-70b — текстовая чат-модель, созданная SteelSkull методом SCE merge на базе TheSkullery/L3.1x3.3-DS-Hydroblated-R1-70B-v4.1. В состав также вошли EVA-LLaMA-3.33, Euryale-v2.3, Cirrus-x1, Hanami-x1, Anubis-v1 и Negative_LLAMA. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 69,5 млрд параметров; её контекст — до 131 072 токенов. Модель рассчитана на диалог, творческое письмо, создание сцен и подробных описаний, а также задачи, где важны следование инструкциям, связность и рассуждения. В карточке отмечены естественный стиль прозы и диалога, улучшенная связность и сниженная повторяемость. Разработчик указывает, что рассуждения зависят от корректного промптинга; некоторые пользователи отмечают небольшое снижение интеллектуальных возможностей относительно исходной модели. Доступны веса в формате Safetensors по лицензии Llama 3.3.

L3-ColdBrew-Arcadia — разговорная языковая модель, созданная SvalTek путём объединения моделей SvalTek/L3-ColdBrew-Astrid и FPHam/L3-8B-Everything-COT с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. Модель построена на плотной архитектуре Llama с классом LlamaForCausalLM, содержит 9,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors. Сведения о лицензии и конкретных языках в предоставленных источниках отсутствуют; поскольку модель объединяет разговорные модели Llama 3, она подходит для диалогового применения, но её качество и поведение могут зависеть от состава и настроек слияния.

L3-ModelStockMerge-8b — объединённая языковая модель, опубликованная jsfs11 и созданная методом model_stock с помощью LazyMergekit. В неё вошли flammenai/Mahou-1.1-llama3-8B, Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2 и NeverSleep/Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1-OAS; базовой моделью в конфигурации указана Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2. Это плотная Llama-архитектура с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и чата. Контекст — до 8192 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors с типом данных bfloat16. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям и творческого письма, включая ролевые сценарии и истории — такие применения указаны в описании базовой модели. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Lelantos-7B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная SanjiWatsuki путём слияния нескольких моделей. В основе лежит преимущественно DPOpenHermes-v2; автор также добавил компоненты из составных моделей и jan-hq/stealth-v1.2, а при подготовке слияния переназначил EOS-токен в токенизаторе. Метаданные связывают модель с Mistral-7B-v0.1 и указывают 7,1 млрд параметров; заявленный контекст — 8192 токена. Модель предназначена для диалоговых ответов и генерации текста по запросу. Автор сообщает о хороших результатах на MT-Bench при использовании шаблона Hermes и отмечает слабые навыки программирования и математики. Карточка указывает лицензию Apache-2.0; формат весов — safetensors.

Llama-3.2-1B-Instruct-reas-int-065 — дообученная Петро Феррацци версия Meta Llama 3.2 1B Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 1,2 млрд параметров для диалогов и генерации текста; поддерживает чатовый режим и работает через Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, её заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, краткого пересказа и помощи в написании текста. Базовая модель многоязычная, однако сведения о языках и специализированных задачах именно этого дообучения не приведены. Данные обучения и результаты оценки не описаны, поэтому качество и области, в которых дообучение улучшает базовую модель, определить нельзя. Распространяется по лицензии Llama 3.2; перед использованием следует соблюдать её условия. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Llama-3-8B-666 — объединённая диалоговая языковая модель, созданная сообществом mergekit на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct и трёх других моделей семейства Llama 3. Для слияния использован метод passthrough. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 11,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, для работы используется библиотека Transformers. В состав слияния входят модели, ориентированные в том числе на китайский язык; базовая Meta-Llama-3-8B-Instruct предназначена для ассистентских ответов на английском языке. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и языковое покрытие именно этой объединённой модели не описаны; результаты могут зависеть от сочетания исходных моделей и сценария использования.

nbeerbower/llama3-KawaiiMahouSauce-8B — слитая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная автором карточки с помощью mergekit. В неё объединены nbeerbower/KawaiiMahou-llama3-8B и nbeerbower/llama-3-sauce-v2-8B методом SLERP; опубликованные веса имеют формат safetensors и точность bfloat16. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для черновиков, ответов на вопросы, продолжения текста и ролевых диалогов. Карточка не сообщает целевые языки или специализированную предметную область. Лицензия — llama3; следует учитывать условия лицензирования исходных моделей и Llama 3.

uygarkurt/llama-3-merged-linear — объединённая разговорная модель семейства Llama, созданная автором репозитория с помощью Mergekit. По README, для слияния выбрали три лучшие модели Llama 3 из открытого рейтинга LLM и объединили их без дополнительного обучения; конкретные исходные модели не названы. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Это плотная авторегрессионная архитектура LlamaForCausalLM размером 7,5 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на Transformers. Языки, на которых модель уверенно работает, в предоставленных данных не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT. README описывает способ создания, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений; заявленное автором улучшение рейтинга не подтверждено приведёнными в карточке результатами.

llama-3-open-hermes-disco — объединённая модель для генерации текста, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основе слияния DARE TIES лежат Muhammad2003/Llama3-8B-OpenHermes-DPO и birgermoell/llama-3-merge-disco-neural-pace. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться в чат-сценариях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия указана как llama2. Карточка не приводит результатов оценки качества или дополнительных ограничений применения.

LogicLumina-L3-13B — объединённая языковая модель, созданная Abdulhanan2006 с помощью LazyMergekit на основе PygmalionAI/pygmalion-2-13b, elinas/chronos-13b-v2 и refine-ai/Power-Llama-3-13b-Instruct. Она использует плотную архитектуру Llama и предназначена для генерации текста; размер модели — 12,9 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Базовая модель Pygmalion-2 ориентирована на ролевые диалоги, художественное письмо и генерацию по инструкциям, что даёт ориентир для возможных сценариев применения объединённой модели. Репозиторий содержит веса Safetensors. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_CalmeInex12 — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/CalmeInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о целевых языках и специализированных областях применения.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment31Experiment29 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment31Experiment29-7B. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные ограничения качества.

M7Yamshadowexperiment28_PasticheNeuralsirkrishna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/PasticheNeuralsirkrishna-7B. Веса содержат 7,1 млрд параметров и опубликованы в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текстовые запросы и поддерживает контекст до 32 768 токенов, что позволяет использовать её для продолжения текста и ответов на длинные запросы. Данных о специализации на конкретном языке или предметной области в карточке нет. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценки качества и сведения о дополнительных возможностях в карточке не приведены.

Magnum v4 12B — разговорная языковая модель Anthracite, дообученная на базе mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 для воспроизведения качества прозы Claude 3 Sonnet и Opus. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, представленная в формате safetensors и предназначенная для генерации текста в диалогах. Она принимает сообщения в формате инструкций [INST] и подходит для написания прозы и ответов в чате; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Карточка указывает английский язык и контекст до 1 024 000 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Приведённые оценки Open LLM Leaderboard включают IFEval 33,93 и BBH 30,50; результаты сами по себе не гарантируют качество для конкретных задач.

Kaoeiri объединил языковые модели с помощью mergekit и метода DARE TIES. За основу взята anthracite-org/magnum-v4-22b, в объединение также вошли TheDrummer/Cydonia-22B-v1.1, TheDrummer/Cydonia-22B-v1.2 и TheDrummer/Cydonia-22B-v1.3. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 22 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, а контекст составляет до 32 768 токенов. Базовая модель описана как англоязычная модель для диалогов, следования инструкциям и связной прозы; отдельных сведений о языках и сильных сторонах получившегося объединения карточка не приводит. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaXaM_Large_v1.72 — дообученная диалоговая языковая модель Triadic Intelligence Labs на архитектуре Llama с 69,5 млрд параметров. В карточке указано обучение методом SFT на датасете FTK, созданном в SFT Studio Pro. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают поддержку чата. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0, тогда как README обозначает лицензию llama3.1 и формулировку «Open Source with Responsible Use»; условия использования следует сверять с лицензией базовой модели Llama 3.1. Подробные результаты оценки качества и сведения о конкретных ограничениях в карточке не приведены.

MeliodasPercival_01_PasticheInex12 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/PasticheInex12-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текстовые запросы и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Язык модели и её специализация в карточке не уточняются. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о качестве, результатах оценки и ограничениях применения в карточке нет.

MeliodasPercival_01_YamM7 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ведения диалогов. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные языки, специализированные области применения или известные ограничения.

MeliodasPercival_01_YamMulti_verse_model — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не описывают отдельные специализации, языковое покрытие или результаты оценки качества.

Это объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная сообществом mergekit-community методом SLERP из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и jan-hq/stealth-v1.3. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате; для работы с ней указана библиотека Transformers. Модель подходит для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В конфигурации слияния указана точность bfloat16; README описывает V-образное распределение коэффициента слияния, при котором вклад Hermes преобладает на входе и выходе, а промежуточные слои смешиваются иначе. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-xlkdlta 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.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-xyweuvi 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.

MFANNv0.15.10 — диалоговая языковая модель, созданная netcat420 слиянием TIES через mergekit. В основе лежит MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.4; в слияние также вошли netcat420/MFANNv0.15 и netcat420/MFANNv0.14. Модель построена на архитектуре Llama, содержит около 7,5 млрд параметров и использует формат Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов ассистента. Она принимает текст и выдаёт текст, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Карточка не уточняет языковой охват или специализированные предметные области, поэтому модель следует рассматривать как общую диалоговую модель. Лицензия и конкретные ограничения применения в предоставленных данных не описаны.