III.5Управление персоналом и организацией

ShenaoZ/0.001_ablation_5iters_bs256_iter_2 — дообученная модель семейства Mistral, созданная на основе ShenaoZ/0.001_ablation_5iters_bs256_iter_1 и обученная на обновлённом и исходном наборах данных. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указана поддержка чата, но сведения о языках и результатах оценки отсутствуют. Распространяется под лицензией MIT.

0.001_idpo_iter_1 — дообученная модель Mistral, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обученная на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Размер контекста составляет до 32 768 токенов. Модель можно применять для ведения диалога и генерации текстовых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. README не приводит сведений об оценке качества и дополнительных ограничениях применения.

ShenaoZ разработал эту модель как дообученную версию Mistral-7B-Instruct-v0.2 с использованием набора HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции; контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её можно использовать для диалоговых ассистентов и генерации ответов на пользовательские запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества и подробных рекомендаций по применению.

ishikaa/acquisition_generator_AS_gradient_numina_llama8b — языковая модель для генерации текста, размещённая пользователем ishikaa на Hugging Face. В README отсутствуют сведения о разработчике, базовой модели, обучающих данных и лицензии, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить по доступным материалам. Модель относится к семейству Llama и рассчитана на работу через библиотеку Transformers. Её размер составляет 7,5 млрд параметров, а заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные также указывают на conversational-сценарии, поэтому модель может применяться для диалоговой генерации, продолжения текста и создания ответов на текстовые запросы. README не содержит результатов оценки, описания целевых сценариев, рекомендаций по использованию или подтверждённых сведений о языках. Лицензия в доступных данных не указана; условия распространения и коммерческого использования необходимо проверить отдельно перед применением.

ArliAI-Llama-3-8B-Cumulus-v0.3 — диалоговая модель OwenArli на базе Meta-Llama-3-8B-Instruct, дообученная с помощью QLoRA для продолжительных переписок и более редких отказов. Она предназначена для генерации ответов в формате чата и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров. По заявлению автора, модель может быть немного слабее исходной Llama 3 Instruct в рассуждениях и общем интеллекте, зато лучше справляется с длинными диалогами и реже отказывает. Модель создана с использованием 4-битной загрузки и адаптера QLoRA ранга 64. Лицензия — Meta Llama 3 License Agreement.

Baize-v2-13B — чат-модель проекта Baize, дообученная методом supervised fine-tuning и self-distillation with feedback на основе LLaMA. В репозитории представлены объединённые с базовой LLaMA веса в формате PyTorch; модель содержит 12,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Для работы с чекпойнтом необходимо размечать сообщения маркерами [|Human|] и [|AI|]; авторы также рекомендуют использовать их demo или FastChat. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

jaspionjader/bbb-3 — слитая языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода Model Stock. В слиянии использованы jaspionjader/kstc-4-8b и jaspionjader/bbb-2, а в качестве базовой модели указана jaspionjader/kstc-5-8b. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текстовых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в README также указана точность bfloat16. Данных о целевых языках и специализированных предметных областях в предоставленных источниках нет. Условия лицензирования не приведены в доступных данных.

Big Tiger Gemma 27B v1 — разговорная языковая модель TheDrummer на архитектуре Gemma 2. По карточке, это версия Gemma 27B с ослабленными отказами; модель предназначена для диалога и генерации текста. Метаданные указывают 27,6 млрд параметров, контекст 8192 токена и формат safetensors. Модель подходит для чат-ответов и свободной генерации текста. README заявляет редкие отказы, однако не приводит результатов оценки, описания обучения или сведений о поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

blockchainlabs_7B_merged_test2_4_prune — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. По карточке, это прореженная версия alnrg2arg/blockchainlabs_7B_merged_test2_4, объединяющей модели mlabonne/NeuralBeagle14-7B и udkai/Turdus с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, формат весов safetensors и поддержку чата. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

BLOSSOM-v3.1-yi-34b — диалоговая большая языковая модель, разработанная командой Blossom и дообученная на Yi-34B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Она принимает текст и генерирует продолжение диалога. Модель предназначена для общения на китайском и английском языках, ответов на вопросы и выполнения инструкций общего назначения. При обучении использовались наборы Wizard и Orca для одношаговых инструкций, а также данные Blossom для многоходового диалога и математических рассуждений. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает обучение и формат диалога, но не приводит количественных оценок качества; результаты могут зависеть от формулировки запроса и ограниченного контекста.

Blured-Ties-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная liminerity с помощью LazyMergekit путём слияния моделей Blurstral-7b-slerp и Mistral-CatMacaroni-slerp-uncensored-7B. В конфигурации указаны архитектура Mistral, метод слияния TIES и базовая модель mistralai/Mistral-7B-v0.1; модель распространяется в формате Safetensors и использует лицензию Apache 2.0. Модель предназначена для генерации текста, в том числе разговорных ответов. Контекст составляет до 32 768 токенов. В составе слияния есть модель с пометкой uncensored, поэтому Blured-Ties-7B может выдавать ответы с меньшими ограничениями. Сведения о поддерживаемых естественных языках в карточке не приведены.

Deacon-34B — дообученная языковая модель семейства Llama, опубликованная KnutJaegersberg. Автор указывает, что модель адаптирована под токенизатор Llama и дообучена на датасете EverythingLM в течение пяти эпох с применением NEFTune. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, 33,9 млрд параметров и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в формате диалога с ИИ-ассистентом. Карточка приводит пример вопроса о дообучении языковых моделей, но не описывает более узкую специализацию или результаты оценки качества. Метаданные указывают формат safetensors и тег задачи text-generation. В README заявлено, что для коммерческого использования требуется разрешение согласно Model License Agreement 2.0; там же приведён порядок обращения за официальной коммерческой лицензией. Поэтому перед коммерческим применением следует проверить условия лицензии Yi, указанной автором карточки.

laion/delphi-1e22-9_7Bparams-160Btokens-base-wc386k_lr1e5-sft — разговорная языковая модель семейства Qwen3, разработанная LAION и обученная с нуля на наборах данных wildchat_386k и delphi_warmup. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: она принимает текстовые запросы и формирует текстовые ответы. Число параметров — 9,2 млрд, архитектура плотная Qwen3ForCausalLM, контекст — 4096 токенов. В карточке нет сведений о специализированных областях применения, оценке качества или дополнительных ограничениях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и заявляет лицензию other; конкретные условия лицензии следует сверить с файлами репозитория.

Djinn — разговорная языковая модель, опубликованная пользователем mayacinka. Это слияние моделей CultriX/NeuralTrix-7B-dpo и paulml/DPOB-INMTOB-7B с помощью LazyMergekit. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,3 млрд параметров; её нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, например для ответов на вопросы и ведения беседы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о языках и лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Это объединённая языковая модель mergekit-community, созданная методом SLERP на основе arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM с плотной архитектурой и содержит 7,1 млрд параметров; опубликованные веса представлены в формате Safetensors, а библиотека запуска — Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях: она принимает текстовый запрос и формирует текстовый ответ. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельные прикладные области или языковые характеристики, поэтому их нельзя уточнить по имеющимся данным. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Katayoon/DPO-ONLY-Zephyr-7B-iter-1 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная Katayoon на обновлённом и исходном наборах данных. Метаданные отмечают поддержку диалогового режима; основная задача модели — генерация текста. Модель можно использовать для диалоговых сценариев и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Она распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. README не содержит подробностей об оценке качества или ограничениях применения.

DPO-Zephyr-7B — диалоговая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная дообучением HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель предназначена для генерации текста и общения в формате чата. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан контекст до 32 768 токенов и лицензия MIT. Сведений о качестве на конкретных задачах и ограничениях в карточке нет.

KZDADDY/DR-8-5-M-V1 — разговорная языковая модель с архитектурой Llama, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для ведения диалогов и генерации продолжений текста. Идентификаторы объединённых моделей приведены как локальные пути, поэтому их базовые репозитории и лицензии по имеющимся данным установить нельзя.

ECE-FDF — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B и paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста по запросу; доступный контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Данные карточки не описывают её специализацию, поддерживаемые естественные языки или отдельные прикладные сценарии. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных источниках не указана.

Einstein-openchat-7B — разговорная языковая модель Weyaxi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и рассчитана на контекст до 8192 токенов. В README указано, что модель получена слиянием LoRA, однако базовая модель и подробности дообучения не приведены. В репозитории указаны веса Safetensors и лицензия «other»; условия этой лицензии следует уточнить перед использованием. Карточка не описывает качество модели и её ограничения.

Elysium2.2-task-11b — объединённая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit. Она объединяет Trinity_Notus-xb и GreenScorpius-xb-Passthrough методом task arithmetic с нормализацией весов; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 11 млрд параметров, формат весов — Safetensors, точность слияния — float16. Модель принимает текст и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов. README не описывает специализированные области применения или языковую специализацию. Лицензия в предоставленных данных не указана.

eridai/erida-Inari-260905 — языковая модель для генерации текста, опубликованная под идентификатором eridai и предназначенная для работы с русскоязычными запросами. Модель относится к классу causal language models и может использоваться в сценариях диалога, текстовой генерации и решения задач, требующих рассуждений. Модель интегрируется с библиотекой Transformers и рассчитана прежде всего на русский язык. В её описании указано обучение или настройка на наборе данных eridai/russian_dpo_qa, ориентированном на вопросы и ответы на русском языке. Точный размер модели, архитектура, длина контекста, поддерживаемые дополнительные языки и модальности в доступных данных не указаны. К сильным сторонам относятся специализация на русскоязычном взаимодействии и поддержка диалоговых и reasoning-сценариев. Ограничения модели, результаты оценивания, требования к аппаратному обеспечению и рекомендуемые параметры использования не приведены, поэтому её качество и пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Neuralsirkrishna_Inex12Experiment28 — объединённая модель, созданная из automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоги, с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README и метаданные не описывают конкретные преимущества или результаты оценки качества.

Experiment28M7_Inex16Calme — слитая языковая модель семейства Mistral, объединяющая automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по текстовым запросам. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors. Поддерживаемые языки и специальные прикладные области в карточке не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о её качестве и конкретных ограничениях в карточке нет.

Experiment28M7_YamT3qm7x — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamT3qm7x-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о языках, специальных областях применения или результатах оценки качества, поэтому их нельзя определить по имеющимся данным.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment27Pastiche — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет языки, на которых модель обучена, и её специализированные области применения.

FoxBeagle-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit из shadowml/WestBeagle-7B и alnrg2arg/test3_sft_16bit. В карточке указано слияние методом slerp; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель поддерживает диалоговый режим и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сценариев, где требуется отвечать на сообщения или продолжать текст с учётом длинного контекста. README не приводит результатов оценки качества или сведений о целевых областях применения. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.

HoangCuongNguyen/gemma-2-9b-safetysft — разговорная модель генерации текста на базе архитектуры Gemma 2, дообученная с помощью TRL методом supervised fine-tuning (SFT). Она предназначена для диалоговых сценариев и выдачи ответов на текстовые запросы. Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; максимальный контекст — 8192 токена. Карточка не описывает конкретные меры безопасности или их эффективность. Модель опубликована в формате safetensors и используется через библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

SzilviaB/Gemma2_Magnum_abliterated_27b — разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная слиянием SLERP двух моделей: byroneverson/gemma-2-27b-it-abliterated и anthracite-org/magnum-v4-27b. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, ответов на запросы и создания прозы. В метаданных указана возможность чата; модель доступна через библиотеку Transformers. README описывает слияние весов в формате bfloat16 с помощью mergekit. В карточке не указаны лицензия и конкретный набор поддерживаемых языков. Поскольку в состав входит abliterated-модель, поведение в отношении отказов и ограничений безопасности может отличаться от исходных моделей.

Это дообученная диалоговая модель Google Gemma 3 на 1 млрд параметров, созданная на основе google/gemma-3-1b-it. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; карточка указывает обучение в течение трёх эпох, но не описывает датасет и конкретную специализацию. Модель использует плотную архитектуру Gemma 3 и принимает текстовые запросы, выдавая текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Gemma.