III.5Управление персоналом и организацией

Starling-LM-11B-alpha — языковая модель семейства Mistral, разработанная Banghua Zhu, Evan Frick, Tianhao Wu, Hanlin Zhu и Jiantao Jiao. В карточке описана версия Starling-LM-alpha, дообученная с помощью RLHF/RLAIF на основе OpenChat 3.5; метаданные этого репозитория указывают архитектуру MistralForCausalLM и 10,6 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В обучении использованы датасет предпочтений Nectar, reward model Starling-RM и метод оптимизации политики APA. Карточка приводит результаты бенчмарков MT-Bench, AlpacaEval и MMLU, но эти оценки не гарантируют качество в конкретных задачах. Модель поддерживает английский язык и контекст до 32 769 токенов; для диалога следует применять шаблон OpenChat 3.5. Иногда ответы могут быть чрезмерно подробными. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Карточка README называется Starling-LM-7B-alpha и описывает 7B-вариант, тогда как идентификатор и метаданные относятся к 11B-модели; поэтому сведения о дообучении и инструкциях из README следует считать относящимися к семейству, а не подтверждёнными специфически для 11B-чекпойнта.

Stealth-FusionGrit-7b-Slerp-Exp — разговорная языковая модель, созданная powermove72 путём слияния jan-hq/stealth-v1.3 и powermove72/FusionGrit-7B с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 8,9 млрд параметров; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors. Карточка указывает на слияние слоёв двух исходных моделей и использование float16. Метаданные описывают Stealth v1.3 как англоязычную разговорную модель; данных о языках и возможностях второй модели в предоставленных материалах нет. Лицензия в доступных источниках не указана.

Stella-mistral-nemo-12B-v2 — языковая модель, созданная nbeerbower слиянием предварительно обученных моделей методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве базовой использована nbeerbower/mistral-nemo-bophades-12B; в слияние также вошли три модели семейства Gutenberg, включая Lyra-Gutenberg-mistral-nemo-12B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации и продолжения текста в диалоговом формате. Метаданные указывают контекстное окно до 1 024 000 токенов, а карточка приводит результаты оценок IFEval и BBH. Данные о поддерживаемых естественных языках и специализированных прикладных областях не приводятся. Лицензия в предоставленных источниках не указана. Поскольку это слияние нескольких моделей, свойства и условия использования могут зависеть от исходных чекпойнтов; фактическая производительность для конкретных сценариев требует проверки.

SwedishBeagle-dare — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из Mistral-совместимых моделей timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2, EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.2 и Nexusflow/Starling-LM-7B-beta. В конфигурации объединения базовой моделью указана mlabonne/NeuralBeagle14-7B; применён метод dare_ties. Модель с 7,1 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекст — до 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельные специализированные функции или целевые языки, поэтому её следует рассматривать как чат-модель общего назначения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов и языковая поддержка могут зависеть от задачи; данных о специализированном обучении и оценках в карточке нет.

Synatra-kiqu-10.7B — разговорная языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой, содержащая 10,6 млрд параметров. Она дообучена на базе maywell/Synatra-10.7B-v0.4 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель использует формат инструкций Alpaca, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель разработала команда, связанная с аккаунтом maywell; в README указана поддержка Sionic AI, предоставившей GPU-ресурсы для обучения. Контрольные результаты в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_AlloyingotneoyInex12 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/AlloyingotneoyInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Сведений о специализации по языкам и прикладным областям нет.

MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_Inex12Experiment28 — объединённая модель для генерации текста и диалогов. В README указано, что она объединяет automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B; архитектура — плотная Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Сведения о целевых языках и специализированных областях применения отсутствуют; ограничения качества в карточке не описаны.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель Mistral для генерации текста и диалогов. Она создана путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалогов. Она распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специализация по языкам или дополнительные возможности; качество и ограничения исходных моделей здесь не уточняются.

TenyxChat-7B-v1 — чат-модель компании Tenyx на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она дообучена на базе OpenChat 3.5 методом Direct Preference Optimization (DPO) на наборе предпочтений UltraFeedback и предназначена для диалогов в формате полезного ассистента. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает английский язык и контекст до 8192 токенов. Разработчики сообщают о результатах на MT-Bench и нескольких тестах общих знаний и рассуждений. В карточке заявлено, что их подход направлен на снижение забывания при дообучении; сама модель при этом может давать многословные ответы, испытывать трудности с математикой и рассуждениями и генерировать нежелательный контент при провокационных запросах. Она не была специально настроена на соответствие человеческим предпочтениям в области безопасности. Лицензия — Apache 2.0.

Tess-M-v1.2 — экспериментальная версия универсальной большой языковой модели из серии Tess, разработанной migtissera. Модель построена на архитектуре Llama и дообучена на базе Yi-34B-200K; размер составляет около 33,9 млрд параметров, контекст — до 200 000 токенов. Для диалога используется формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач. Версия v1.2 устарела и помечена разработчиком как экспериментальная; в README рекомендуется стабильный выпуск Tess-M-v1.3. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией в репозитории.

chujiezheng/tulu-2-dpo-13b-ExPO — разговорная языковая модель на базе Llama, полученная методом ExPO из контрольных точек allenai/tulu-2-dpo-13b и allenai/tulu-2-13b. Разработчик применил экстраполяцию весов с коэффициентом alpha = 0,5 в рамках подхода Weak-to-Strong Extrapolation Expedites Alignment, чтобы улучшить согласование ответов с человеческими предпочтениями. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Она содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. В README приведены результаты оценки ExPO на AlpacaEval 2.0 и MT-Bench для нескольких других моделей; эти результаты не являются прямой оценкой данного чекпойнта. Файлы модели представлены в формате safetensors. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке модели и у базовых моделей. Ограничение: доступное описание не содержит результатов отдельной оценки именно этого чекпойнта.

TW3-JRGL-v2 — языковая модель на архитектуре Llama, созданная студентами инженерной школы ECE Луи Гарсией и Матьё Жолларом под руководством преподавателя Андре-Луи Роше и технического директора TW3 Partners Поля Леметра. Модель получена слиянием моделей davidkim205/Rhea-72b-v0.5 и MTSAIR/MultiVerse_70B с помощью mergekit. Модель содержит 71 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, имеет контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев общего назначения. В карточке не приведены специальные сведения о языках и отдельных прикладных областях. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache 2.0. Карточка не описывает результаты сравнительных оценок или конкретные ограничения качества.

UltraCatunaMayo — объединённая языковая модель, опубликованная Eric111. Она создана с помощью mergekit методом SLERP из mlabonne/UltraMerge-7B и Eric111/CatunaMayo; базой указана UltraMerge-7B. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы и следование инструкциям, унаследованные от базовой UltraMerge-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценивания качества или сведения о поддерживаемых языках.

Versatile-7B — объединённая языковая чат-модель на архитектуре Mistral, опубликованная Syed-Hasan-8503. Она предназначена для диалогов и генерации текста. Веса объединены методом DARE TIES из MTSAIR/multi_verse_model и MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.3; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В каталоге она указана как англоязычная, поэтому подходит для англоязычного общения и генерации. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Данные карточки не описывают отдельные оценки качества или ограничения применения.

Katayoon/VPO-Zephyr-7B-0.0005-iter-2 — чат-модель на архитектуре Mistral, дообученная Katayoon на обновлённом и исходном наборах данных от версии Katayoon/VPO-Zephyr-7B-0.0005-iter-1. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — MIT. Подробности о языках, оценках качества и конкретных ограничениях в карточке модели отсутствуют.

Waktaverse-Llama-3-KO-8B-Instruct — корейская диалоговая языковая модель команды Waktaverse AI, дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Модель с плотной архитектурой Llama содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; контекст — до 8192 токенов. Основные языки — корейский и английский. Для улучшения ответов на корейском разработчики рекомендуют задавать системный промпт на корейском языке. Модель подходит для выполнения инструкций, продолжения текста, суммаризации и ответов на вопросы, в том числе по коммерческим текстам на корейском языке из обучающего набора KoCommercial-Dataset. Для запуска можно использовать Transformers. Лицензия — Llama 3. Как и другие языковые модели, она может воспроизводить смещения из обучающих данных, ошибаться на необычных запросах и неверно понимать культурный контекст. Разработчики не рекомендуют применять её для решений с высокими ставками в медицине, праве и критически важных для безопасности сценариях.

WebSquareAI-Instruct-llama-3-8B-v0.5.39 — диалоговая языковая модель, разработанная командой UI Platform компании Inswave Systems. Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалогов; карточка указывает базовую модель meta-llama/Meta-Llama-3-8B. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 8192 токенов. Вес опубликован в формате safetensors. Модель можно применять для диалоговых интерфейсов и генерации ответов по текстовым инструкциям. Данных о специализированной предметной области и конкретных ограничениях качества в карточке нет. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

WestOrcaDPO-7B-GTA — объединённая языковая модель на основе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из decruz07/kellemar-DPO-Orca-Distilled-7B-SLERP и senseable/WestLake-7B-v2. Она предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы и творческие тексты. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Слияние выполнено методом task arithmetic с параметрами весов 0,4 и 0,6 и плотностью 0,5 для каждой исходной модели. README указывает Mistral-7B-v0.1 как базовую модель. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Wiedervereinigung-7b-dpo-laser — немецкоязычная чат-модель с 7,1 млрд параметров, разработанная Mayflower GmbH. Она построена на архитектуре Mistral и объединяет четыре модели: DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1, DRXD1000/Phoenix, VAGOsolutions/SauerkrautLM-7b-v1-mistral и malteos/hermeo-7b. После объединения модель дообучили методом DPO на немецком переводе набора Intel Orca DPO, затем применили обработку laserRMT на немецких данных. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на немецком языке. Её можно применять для написания текстов, ролевых диалогов, извлечения информации и ответов на вопросы; в карточке также приведены результаты тестирования по категориям STEM и гуманитарных дисциплин. Поддерживается контекст до 32 768 токенов. По README, качество в математике, программировании и рассуждениях может быть слабее, чем в письме и гуманитарных темах. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

WizardLM-2-8x22B-Beige — объединённая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе alpindale/WizardLM-2-8x22B и моделей Eurux, Tess и Mixtral Instruct. Слияние выполнено методом Model Stock в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации текста в диалоге; её автор стремился сделать стиль ответов WizardLM-2-8x22B менее многословным и образным. Модель использует архитектуру Mixtral MoE и содержит 22 млрд параметров, поддерживает контекст до 65 536 токенов. Подходит для диалоговых ответов и генерации текста на основе запросов. Карточка не уточняет языковой охват и не приводит оценок качества. Распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Xwin-LM-7B-V0.1 — языковая модель команды проекта Xwin-LM, разработанная на основе Llama 2 и дообученная с применением методов выравнивания, включая supervised fine-tuning и RLHF. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст. Контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и многоходового диалога по шаблону Vicuna. В README для версии 7B указана доля побед 87,82% на AlpacaEval среди моделей 7B. Авторы отмечают поддержку быстрого инференса через vLLM. Модель распространяется по лицензии Llama 2; её результаты описаны для бенчмарков и не гарантируют качество на произвольных запросах.

YamshadowInex12_PasticheInex12 — объединённая модель для генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/PasticheInex12-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов и генерации текста. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит дополнительных сведений о языках, обучении и качестве модели.

mncai/yi-34B-v3 — языковая модель от MindsAndCompany, дообученная на базе Yi-34B с instruction tuning и DPO. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, например для бизнес-ассистентов и чат-ботов. Модель имеет плотную архитектуру семейства Llama с классом LlamaForCausalLM, содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке приведён пример вопроса на корейском языке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии other; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты. Карточка описывает её как основу для решений MindsAndCompany, включая Code Assistant и TOD Chatbot, но не приводит оценок качества или подробных ограничений применимости.

Yiet-9B — объединённая языковая чат-модель от nbeerbower, созданная методом Model Stock с помощью mergekit на базе nbeerbower/yi-gutenberg-9B. В слияние вошли девять моделей семейства Yi-9B, включая варианты для диалога, следования инструкциям и предпочтений. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 8,6 млрд параметров; репозиторий предоставляет веса в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Её можно применять для ответов на вопросы, выполнения текстовых инструкций и создания связных текстов. Метаданные описывают базовое семейство как двуязычное, ориентированное на английский и китайский языки; контекст составляет 4096 токенов. README не приводит оценок качества или результатов сравнительных испытаний, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Модель опубликована на Hugging Face; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Zebrafish-slerp-7B — текстовая авторегрессионная модель семейства Mistral, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit. Это объединение методом SLERP моделей liminerity/M7-7b и rwitz/experiment26-truthy-iter-0; конфигурация задаёт слияние слоёв внимания и MLP, а базовой моделью указана liminerity/M7-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В репозитории представлены веса Safetensors; метаданные указывают лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. README и метаданные не сообщают специальных гарантий качества или результатов оценки.

Zephyr 7B β — чат-модель, разработанная Hugging Face H4 как вторая версия серии Zephyr. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная методом Direct Preference Optimization на синтетических диалогах UltraChat и предпочтениях из UltraFeedback. Она предназначена для общения в формате помощника и генерации ответов на английском языке; длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке описаны хорошие результаты на MT-Bench и AlpacaEval на момент выпуска. Модель уступает более крупным и проприетарным системам в сложных задачах программирования и математики. Она не прошла этап RLHF для выравнивания с человеческими предпочтениями по безопасности и может выдавать проблемный контент, особенно по соответствующему запросу. Распространяется по лицензии MIT.

Это диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель разработана ShenaoZ и дообучена на основе ShenaoZ/0.00005_withdpo_4iters_bs256_5102lr_iter_2 методом DPO на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для диалога и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT.

ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_4iters_bs256_5102lr_iter_1 — дообученная модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она основана на HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обучена на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, включая ответы на вопросы. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка не приводит оценки качества и подробностей о составе обучающих данных. Лицензия — MIT.

ShenaoZhang выпустил дообученную модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и общения в формате чата. Она основана на HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и дообучена на датасетах updated и original. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалога и генерации ответов на запросы. В карточке нет сведений о специальных возможностях, результатах оценки или ограничениях применения. Лицензия — MIT.

ShenaoZ/0.001_4iters_bs128_declr_nodpo_useresponse_iter_3 — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная ShenaoZ. Модель обучена на исходном и обновлённом наборах данных; её базовая модель — ShenaoZ/0.001_4iters_bs128_declr_nodpo_useresponse_iter_2. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и опубликована в формате safetensors. Модель можно применять для генерации ответов в чате, продолжения текста и подготовки черновиков. Карточка не описывает результаты оценки и конкретные ограничения качества. Лицензия — MIT.