III.5Управление персоналом и организацией

ShenaoZ/0.0001_ablation_4iters_bs256_iter_2 — дообученная версия ShenaoZ/0.0001_ablation_4iters_bs256_iter_1, разработанная ShenaoZ. Это плотная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель дообучена на наборах данных updated и original. Лицензия — MIT. Подробные сведения о целевых сценариях, оценке качества и ограничениях в карточке не приведены.

Это диалоговая языковая модель Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель дообучена на основе ShenaoZ/0.0001_withdpo_4iters_bs256_5551lr_iter_1 на наборах данных updated и original; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в диалоговом режиме. Она принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — MIT. В карточке нет подробных сведений об оценке качества или конкретных ограничениях.

Это диалоговая модель генерации текста семейства Mistral, дообученная автором репозитория на ShenaoZ/0.0005_betadpoinit_4iters_bs256_5551lr_iter_2 с использованием обновлённого и исходного датасетов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других сценариев текстовой генерации. В метаданных указаны DPO и разговорный формат; README не приводит описания обучения, оценки качества или специальных областей применения. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

ShenaoZ/0.001_4iters_bs128_declr_nodpo_useresponse_iter_1 — дообученная компанией ShenaoZ модель HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta на наборах данных updated и original. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. README не приводит подробностей о сценариях обучения и результатах оценки. Модель распространяется под лицензией MIT.

Модель ShenaoZ/0.001_4iters_bs128_declr_nodpo_useresponse_iter_2 — дообученная версия ShenaoZ/0.001_4iters_bs128_declr_nodpo_useresponse_iter_1, разработанная ShenaoZ. Это плотная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель обучена на обновлённом и исходном наборах данных и предназначена для чат-сценариев и генерации текста. Карточка не описывает её конкретные сильные стороны или ограничения по качеству и безопасности. Распространяется по лицензии MIT.

Это дообученная модель Mistral для генерации текста и общения в диалоговом формате. Она создана на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и дообучена на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized методом DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и формат safetensors; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов на вопросы и ведения текстового диалога. В карточке указана лицензия MIT. README не приводит подробностей об оценке качества и известных ограничениях, поэтому надёжность ответов следует проверять в целевых сценариях.

ShenaoZhang выпустил дообученную модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она создана на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и дообучена на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized с использованием DPO, что отражено в тегах модели. Модель предназначена для генерации текста и общения в диалоговом формате: она может отвечать на вопросы и поддерживать текстовый чат. Контекст составляет до 32 768 токенов. Указанная лицензия — MIT. Карточка не содержит подробных результатов оценки или описания ограничений; языковая ориентация явно не заявлена, хотя описание базовой модели в каталоге указывает на англоязычные синтетические диалоги.

Это диалоговая языковая модель ShenaoZhang, дообученная на HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta с использованием набора HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и общения в чате, включая ответы на вопросы. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указан английский язык базовой модели. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. README не приводит результатов оценки или конкретных ограничений качества.

Это разговорная текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная разработчиком ShenaoZ на базе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta с использованием датасета HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога в текстовом формате; карточка относит её к задаче text-generation и отмечает поддержку chat. Модель принимает текст и генерирует текст. Для базовой модели указан контекст 32 768 токенов; лицензия модели — MIT. Карточка не приводит отдельные сведения об оценках качества или ограничениях дообученной версии.

0.0dataupiter1 — дообученная модель семейства Mistral, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и общения в формате диалога; среди подходящих сценариев — ответы на вопросы и ведение текстового диалога. Модель обучалась на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized, а её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и опубликована в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Карточка не содержит сведений о специализированной области применения или конкретных ограничениях качества.

Это чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная ShenaoZ на HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta с использованием датасета HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Она предназначена для генерации ответов и общения в текстовом формате; поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors. Модель подходит для диалоговых сценариев и ответов на вопросы. Карточка не содержит сведений о результатах оценки и конкретных ограничениях качества. Лицензия — MIT.

Admiral-Llama-3-8B — языковая модель семейства Llama, разработанная mayacinka и дообученная на базе unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL; в метаданных указан датасет vicgalle/alpaca-gpt4. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Длина контекста составляет 8192 токена. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или более подробных сведений о настройке дообучения.

aligntune-testrun-RAFT — дообученная диалоговая языковая модель, опубликованная ram-lexsi и созданная с помощью AlignTune. Она основана на Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct: это плотная модель семейства Qwen2 с 494 млн параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведён пример загрузки через Transformers. Карточка не описывает конкретный алгоритм дообучения, целевые данные или специализацию, поэтому модель уместно рассматривать как компактную модель общего назначения для диалоговых приложений и выполнения инструкций. Лицензия в предоставленных данных не указана.

AlphaHitchhiker-7B-v2 — диалоговая языковая модель, разработанная macadeliccc на основе mlabonne/AlphaMonarch-7B. Модель Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров дообучена в течение двух эпох; автор сообщает, что это улучшило loss примерно на 15% по сравнению с обучением в одну эпоху. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения на английском языке. Её можно применять для ответов на вопросы, выполнения инструкций и ведения беседы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или подробных результатов тестирования.

Sumail/Axe04_2b — текстовая генеративная модель семейства Gemma, опубликованная Sumail. Это плотная причинная языковая модель на 2,5 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов и интерфейсом для диалога. Репозиторий создан с помощью mergekit методом SLERP; в README указана tomaszki/gemma-34 как исходная модель и приведена конфигурация срезов слоёв 0–18. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Её можно применять для чат-ботов, черновиков текстов и кратких ответов на запросы. В карточке не описаны целевые языки и специализированные области применения. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Behemoth-123B-v2.1 — дообученная языковая модель BeaverAI, основанная на Largestral 2411. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 122,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; она предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает системные инструкции. Автор README отмечает творческую направленность версии 2.1 и рекомендует формат Metharme с системными токенами Mistral. Модель подходит для свободного диалога, творческого письма и задач, где нужны длинный контекст и настройка поведения через системное сообщение. В репозитории указаны веса safetensors; README также ссылается на варианты GGUF и iMatrix. Метаданные обозначают лицензию как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке модели.

BLOSSOM-v4-mistral-7b — разговорная языковая модель, разработанная командой Blossom и дообученная на Mistral-7B-v0.1. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая общие вопросы, математические задачи и сценарии, использующие данные Wizard и Orca. Модель обучалась в два этапа на сочетании одноходовых инструкций и многоходовых диалогов; для вывода используется продолжение диалога. Это плотная авторегрессионная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель ориентирована на китайский и английский языки. В README отмечено, что исходная Mistral-7B-v0.1 слаба в китайском, поэтому для китайских сценариев рекомендуется вариант BLOSSOM на Baichuan2-7B. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Brezn-7B — разговорная немецкоязычная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Mayflower GmbH как DPO-ориентированный merge трёх моделей: FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, mayflowergmbh/Wiedervereinigung-7b-dpo-laser и cognitivecomputations/openchat-3.5-0106-laser. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и ответов на инструкции на немецком языке. В README авторы называют её своей лучшей немецкоязычной моделью на 7B и приводят среднюю оценку 7,49 на mt-bench-de. Для инструкционного формата рекомендуется обрамлять запросы токенами [INST] и [/INST]. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

CalmexperimentOgnoexperiment27multi_verse_model-7B — автоматически объединённая 7,1-миллиардная языковая модель, созданная Maxime Labonne на основе automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. В README указано слияние методом dare_ties с моделью allknowingroger/CalmExperiment-7B-slerp; метаданные классифицируют её как дообучение базовой модели automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, файлы представлены в safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Лицензия Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализации на конкретном языке или предметной области, поэтому модель можно описать как универсальную текстовую генеративную модель; её качество и ограничения в отдельных сценариях по предоставленным данным оценить нельзя.

ChatBLOOM-1B7-SFT — двуязычная диалоговая языковая модель Николаса Као, дообученная методом SFT на базе BLOOM. Модель содержит около 2,1 млрд параметров, использует архитектуру BLOOM и принимает текст для генерации ответов; длина контекста — 1024 токена. В карточке приведены примеры диалога на китайском языке, а также написания планов, рекламных текстов и писем; для английского показан пример проектирования веб-страницы. Модель предназначена для диалоговых сценариев и генерации текста на китайском и английском языках. Данные для обучения включают BelleGroup/train_1M_CN, BelleGroup/multiturn_chat_0.8M и jeffwan/sharegpt_vicuna. Авторы указывают, что использованные наборы данных, например BELLE, ограничивают применение исследовательскими целями и запрещают коммерческое и другое потенциально вредное использование; отдельная лицензия модели в предоставленных данных не приведена.

Elfrino/ContextualKunoichi_KTO-7B — созданная Elfrino диалоговая языковая модель, полученная слиянием SLERP двух моделей Mistral 7B: ContextualAI/Contextual_KTO_Mistral_PairRM и crestf411/daybreak-kunoichi-2dpo-7b. Слияние выполнено с помощью mergekit; файлы модели опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. Её архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — около 7,1 млрд параметров, заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка описывает выбор исходных моделей по рейтингам Alpaca Eval и рейтингу креативности, однако также отмечает, что модель находится на этапе тестирования. Язык и лицензия в предоставленных данных не указаны.

jaspionjader/dp-1-8b — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная разработчиком jaspionjader с помощью mergekit и метода SLERP. В объединение вошли jaspionjader/f-5-8b и дообученная для португальского языка adalbertojunior/Llama-3-8B-Dolphin-Portuguese-v0.3; параметры модели представлены в формате safetensors, размер — 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Португальская модель среди источников объединения указывает на ориентацию на португальский язык, однако данных для подтверждения конкретного набора поддерживаемых языков нет. Карточка не сообщает результаты оценок качества или подробные ограничения, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Eurydice 24b v2 — языковая модель Aixon Lab для диалогов с несколькими ролями. Это дообученная на пользовательском наборе данных причинная трансформерная модель семейства Mistral, основанная на mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503. Веса представлены в формате Safetensors; модель содержит 23,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста, общения, ответов на вопросы, анализа и создания историй. В карточке особо отмечены понимание контекста, творческая генерация и естественный диалог. Основной язык — английский; заявлена возможная поддержка других языков, но их перечень и результаты оценки не приведены. Лицензия — Apache 2.0. Модель может наследовать смещения и ограничения обучающих данных и базовой модели. Разработчик не приводит метрик производительности, поэтому качество следует оценивать на целевых сценариях.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment28Experiment29 — объединённая модель на базе Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Experiment29-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для авторегрессионной генерации текста и диалогов. Контекст модели — до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов в текстовых диалогах. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специализированных областях применения и языках в предоставленных источниках отсутствуют.

Experiment28M7_Experiment29Experiment24 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Файлы весов представлены в формате safetensors. README не сообщает о специальных предметных навыках или поддерживаемых языках. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценки качества и конкретные ограничения в карточке не описаны.

FANTOME2.0 — дообученная языковая модель автора ShadowThePessimistic на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке указано, что при дообучении использовались Unsloth и библиотека TRL; модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель может применяться для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает конкретную специализацию или результаты оценки качества, поэтому пригодность для узких задач нужно проверять отдельно.

FineAeritoLlama-3.1-8B — разговорная языковая модель, разработанная anthonymg на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, дообученная с помощью Unsloth и Hugging Face TRL. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке; заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает результаты оценки качества и конкретные ограничения применения, поэтому пригодность для заданного сценария следует проверять отдельно.

Модель nnajmi/Fine-Tuning-LLM — дообученная nnajmi разговорная языковая модель семейства Llama на архитектуре LlamaForCausalLM. Она основана на unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit и предназначена для генерации текста и диалогов. В карточке указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель содержит 3,2 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; указанная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных отмечена поддержка английского языка. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Fiona-7B-v0.2 — языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная niizam и дообученная на базе BarraHome/Mistroll-7B-v2.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст; доступен интерфейс для диалогов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В README указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL; подробности о качестве ответов и ограничениях не приведены.

Flammades-Mistral-Nemo-12B — языковая модель FlammenAI, созданная дообучением nbeerbower/Mistral-Nemo-Gutenberg-Doppel-12B-v2 на наборах flammenai/Date-DPO-NoAsterisks и jondurbin/truthy-dpo-v0.1. Модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 12,1 млрд параметров; карточка указывает поддержку контекста до 1 024 000 токенов и возможность диалогового использования. Модель предназначена для генерации текста и ответов в чате. Дообучение методом ORPO проводилось в течение трёх эпох на двух GPU RTX 3090. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 22,34, IFEval — 38,42, BBH — 32,39. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях применения в карточке нет.