III.5Управление персоналом и организацией

Flammen-Mahou-mistral-7B-v2 — объединённая разговорная языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из flammenai/Mahou-1.3-mistral-7B и flammenai/flammen32-mistral-7B. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый сценарий и контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для ведения диалогов и ролевых игр, а также для генерации продолжений текста. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат весов safetensors. Сведения о лицензии и языковой поддержке в предоставленных данных отсутствуют.

FNCARLplus-7b — объединённая диалоговая языковая модель на базе Mistral 7B, созданная jambroz с помощью mergekit. В README указано, что при слиянии DARE TIES использовались jambroz/sixtyoneeighty-7b, jambroz/FNCARL-7b, HuggingFaceH4/mistral-7b-anthropic и mlabonne/UltraMerge-7B; базой служила jambroz/sixtyoneeighty-7b. Модель имеет 7,1 млрд параметров, архитектуру MistralForCausalLM и контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате: например, для ответов на запросы и ведения переписки. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. В предоставленной карточке нет сведений о целевых языках или специализированных областях применения.

FsfairX-Zephyr-Chat-v0.1 — чат-модель, разработанная авторами репозитория sfairXC. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Она создана методом итеративного обучения с подкреплением по обратной связи (GSHF): три итерации применены к HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta с оценками reward model и примерно 60 тысячами промптов, сгенерированных ChatGPT; внешние ответы в обучении не использовались. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов в формате чат-шаблона базовой модели. В README сообщаются результаты оценки на Alpaca Eval v2 и MT-bench, но они не гарантируют качество в иных сценариях. Язык карточки и метаданные не подтверждают конкретные языки обучения или поддержки. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

GALAXY-16B-v1.0 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная TeeZee. Она создана расширением глубины модели: в карточке указана последовательность Mistral (32 слоя) → SOLAR (48 слоёв) → GALAXY (72 слоя). Модель содержит около 15,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по шаблону Alpaca; шаблон чата встроен в конфигурацию токенизатора. В обучающих данных есть наборы для предпочтений и диалогов, включая данные ролевых сценариев с контентом для взрослых. Автор прямо предупреждает, что модель может генерировать NSFW-контент. Результаты оценки качества на момент создания карточки ожидались. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. В доступной карточке не приведены результаты бенчмарков, поэтому качество для конкретных задач следует проверять отдельно.

radm/gemma-2-2b-it-abl-rudpo — дообученная разговорная модель на архитектуре Gemma 2 с 2,7 млрд параметров. Разработчик заявляет об улучшении качества ответов на русском языке по сравнению с базовой моделью IlyaGusev/gemma-2-2b-it-abliterated; модель проверялась на сложных вопросах на русском языке из набора Arena-Hard. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на русском языке. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и работает через библиотеку Transformers в формате Safetensors. Лицензия — Gemma. Результаты проверки описаны без численных метрик, поэтому степень улучшения качества независимо оценить нельзя. Модель унаследовала изменённое поведение отказов базовой модели; учитывать это следует при использовании в чувствительных сценариях.

bunnycore/Gemma-2-2B-Smart — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основу вошли IlyaGusev/gemma-2-2b-it-abliterated и bunnycore/Gemma2-2b-Smart-lora; использован метод passthrough merge. Модель содержит 2,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и рассчитана на диалоговые сценарии. Модель подходит для генерации ответов и ведения текстовых диалогов. В её основе — англоязычная Gemma 2 с изменённым поведением отказов. Карточка не описывает отдельные бенчмарки или дополнительные языки; условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

abideen/gemma-2b-openhermes — компактная языковая модель для генерации текста, созданная дообучением Google Gemma 2B Instruct с помощью QLoRA на предпочтениях OpenHermes-2.5. Модель использует плотную архитектуру GemmaForCausalLM, содержит 2,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель принимает текстовые запросы и документы, а в ответ генерирует текст. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и суммаризации; для разговорного режима следует применять встроенный шаблон чата токенизатора. В README заявлена генерация на английском языке. Карточка приводит результаты нескольких бенчмарков, но сама по себе не гарантирует качество на конкретных прикладных задачах. Модель доступна в формате Safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Карточка модели QueryloopAI/gemma-2b-openhermes на Hugging Face совпадает с карточкой abideen/gemma-2b-openhermes, поэтому описание составлено по ней. abideen/gemma-2b-openhermes — компактная языковая модель для генерации текста, созданная дообучением Google Gemma 2B Instruct с помощью QLoRA на предпочтениях OpenHermes-2.5. Модель использует плотную архитектуру GemmaForCausalLM, содержит 2,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель принимает текстовые запросы и документы, а в ответ генерирует текст. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и суммаризации; для разговорного режима следует применять встроенный шаблон чата токенизатора. В README заявлена генерация на английском языке. Карточка приводит результаты нескольких бенчмарков, но сама по себе не гарантирует качество на конкретных прикладных задачах. Модель доступна в формате Safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Карточка модели Srishtik/gemma-3-270m-ties-merged-trained-on-responses на Hugging Face совпадает с карточкой Srishtik/gemma-3-270m-slerp-merged-trained-on-responses, поэтому описание составлено по ней. Srishtik дообучил текстовую модель Gemma 3 на 257 млн параметров на основе unsloth/gemma-3-270m-it. Она предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают на поддержку чата. Модель использует плотную архитектуру Gemma3ForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса Safetensors и лицензия Apache 2.0. README сообщает, что обучение выполнялось с Unsloth.

Goetia 24B v1 — разговорная языковая модель, созданная Naphula как продолжение серии Cthulhu. Это объединённая с помощью mergekit модель на архитектуре Mistral для генерации текста и ответов в диалоге. В карточке указаны 23,4 млрд параметров, контекст до 131 072 токенов и поддержка чата. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов по запросу. Автор описывает её как потенциально обходящую ограничения безопасности при использовании jailbreak-промптов; такие промпты являются частью README, а не гарантией качества или поведения. Указанная лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о целевых языках или результатах оценки качества.

Goetia-24B-v1.1 — разговорная текстовая модель на основе Mistral-Small, собранная Naphula методом слияния mergekit; в карточке указано применение метода Karcher для контрольной точки R20. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, творческого письма, ролевых игр и текстовых приключений. Автор отмечает повышенную креативность и менее строгие отказы по сравнению с версией 1.0; в состав слияния входят несколько моделей семейства Mistral, ориентированных на диалоги и генерацию прозы. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 23,4 млрд параметров и контекст 131 072 токена. Она работает с текстом и рассчитана, в частности, на английский и русский языки. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает её как менее ограниченную в вопросах безопасности; качество и характер ответов зависят от запроса и системной настройки.

Это чат-модель для генерации текста, дообученная автором cloudyu на основе google/gemma-7b. Обучение выполнено на наборе c-s-ale/alpaca-gpt4-data-zh; модель принимает инструкцию и необязательный ввод, затем генерирует ответ по шаблону instruction/input/output. Модель построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM и содержит 8,2 млрд параметров. Она рассчитана на диалог и выполнение инструкций на китайском и английском языках, с контекстом до 8192 токенов. Доступные веса представлены в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий без соблюдения её условий. Качество ответов зависит от области запроса и данных дообучения; карточка не приводит результатов оценки или дополнительных мер защиты.

h2o-danube-1.8b-chat — диалоговая языковая модель H2O.ai с примерно 1,8 млрд параметров, дообученная по схемам SFT и DPO на базе h2o-danube-1.8b-base. Она предназначена для генерации ответов в чат-диалогах и общих текстовых задач. Модель использует плотную архитектуру на основе Llama 2 с механизмом скользящего окна внимания Mistral размером 4096 токенов и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Модель обучалась с помощью H2O LLM Studio; в карточке указаны английский язык и наборы данных для диалогов, общих инструкций, предпочтений и математических задач. В README приведены результаты тестирования на задачах здравого смысла, знаний и понимания текста, однако точность ответов не гарантируется: модель может выдавать неверные, бессмысленные или предвзятые ответы и неподходящий контент. Лицензия — Apache-2.0.

H2O.ai разработала эту языковую модель на основе Salesforce/xgen-7b-8k-base, дообучив её с помощью H2O LLM Studio на персонализированной подготовке набора OpenAssistant/oasst1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 6,7 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговые ответы на английском языке. Контекстное окно составляет 8192 токена. Модель можно применять для создания ответов в чате, продолжения текста и подготовки черновиков на английском языке. Она распространяется под лицензией Apache-2.0. Ответы могут быть ошибочными, нерелевантными, предвзятыми или оскорбительными, поэтому их следует проверять.

Yoesph/Haphazard-v1.1-24b — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе arcee-ai/Arcee-Blitz с добавлением TheDrummer/Cydonia-24B-v2.1, ReadyArt/Forgotten-Safeword-24B-V3.0 и PocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.2.0-24b. Разработчик — Yoesph. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 23,4 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, с акцентом на ролевые сценарии, следование инструкциям и общие языковые задачи. Контекстное окно составляет 32 768 токенов; модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке указана лицензия; её конкретный тип в предоставленных данных отсутствует. Объединение нескольких моделей с разными настройками может давать вариативные результаты, а из-за включения модели, обозначенной как uncensored, ответы могут содержать взрослый или иной нежелательный контент.

Hermes-2-DPO_WestLake-7B-v2 — диалоговая модель генерации текста, созданная объединением senseable/WestLake-7B-v2 и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO с помощью LazyMergekit. В основе используется плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; веса объединены методом SLERP, а репозиторий содержит файлы safetensors. Модель предназначена для общения в чате и генерации ответов на текстовые запросы. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данные о конкретных языках и специализированных областях применения в карточке не приводятся. Лицензия не указана в доступных источниках.

Ice0.31-08.11-RP — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием предварительно обученных моделей методом SLERP с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. В README указаны локальные пути к исходным моделям, поэтому их идентификаторы на Hugging Face установить по этим данным нельзя.

DreadPoor выпустил Irix-12B-Model_Stock — разговорную языковую модель на архитектуре Mistral с 12,1 млрд параметров. Модель создана слиянием предварительно обученных моделей через mergekit методом Model Stock; базой служит yamatazen/EtherealAurora-12B-v2. В слияние также вошли DreadPoor/Faber-12-Model_Stock, ohyeah1/Violet-Lyra-Gutenberg-v2, yamatazen/EtherealAurora-12B-v3 и redrix/patricide-12B-Unslop-Mell-v2. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. Сведения о лицензии, поддерживаемых естественных языках и специальных областях применения в предоставленных данных отсутствуют.

Janus-7B — языковая модель KAIST AI на архитектуре Mistral, дообученная методом supervised fine-tuning на всех 196 тысячах примеров датасета Multifaceted-Collection-SFT. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Janus предназначена для генерации ответов с учётом инструкций и предпочтений, заданных в системном сообщении. Её можно применять для персонализированных ответов и диалоговых сценариев, где важны полезность и безвредность ответа. README описывает поддержку английского языка; модель принимает текстовые инструкции и выдаёт текст. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество и соответствие ответов заданным предпочтениям зависят от формулировки системного сообщения; отдельных гарантий для конкретных прикладных областей в карточке не заявлено.

Janus-ORPO-7B — языковая модель, разработанная KAIST AI на основе Mistral-7B-v0.2 с применением метода ORPO. Для выравнивания использован Multifaceted Collection — набор из 196 тысяч уникальных системных сообщений, представляющих разнообразные предпочтения людей. Модель предназначена для генерации ответов на английском языке с учетом инструкций и заданного системного сообщения. Она подходит для диалогов и персонализированных ответов, а обучение также направлено на полезность и безвредность ответов. Архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка описывает обучение на предпочтениях, но не приводит количественных результатов оценки; качество ответов может зависеть от системного сообщения и формулировки запроса.

JARVIS-v1.0 — объединённая языковая модель, опубликованная shyamieee на Hugging Face. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit на базе Meta-Llama-3-8B и включает Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языковые или специализированные предметные возможности; из состава модели следует связь с семейством Llama 3.

Kosmos-EVAA-PRP-v27-8B — слитая языковая модель семейства Llama, созданная jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/Kosmos-EVAA-PRP-v25-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-PRP-v26-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста; максимальный контекст составляет 8192 токена. Модель подходит для диалоговой генерации, продолжения текста и других сценариев, где требуется генерация текста языковой моделью. README и метаданные не описывают её специализацию по языкам или предметным областям, поэтому конкретные сильные стороны и ограничения помимо размера и длины контекста не установлены. Распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Helium3-r2 — объединённая плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, созданная inflatebot методом Model Stock с помощью mergekit. В основе лежит NousResearch/Meta-Llama-3-8B; в объединение также вошли inflatebot/helide-beta-r0, inflatebot/helide-beta-r1 и inflatebot/helide-beta-r4. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и имеет контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Автор описывает её как менее откровенную и более сухую по стилю, чем Helium3; более подробные целевые сценарии в карточке не перечислены. В метаданных указаны генерация текста и архитектура Llama, но отдельные сведения о языках обучения или ограничениях качества отсутствуют. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Dohyeon1/LFM2-Sub-MoE-ngroups24 — текстовая генеративная модель для диалогового использования, опубликованная пользователем Dohyeon1 на Hugging Face. Метаданные указывают архитектуру LFM2 MoE с классом Lfm2MoeForCausalLM, размер около 1,4 млрд параметров и контекст до 128 000 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; для запуска указана библиотека Transformers. Карточка репозитория автоматически сформирована и не содержит подтверждённых сведений о разработчике базовой модели, обучении, языках и лицензии. Поэтому нельзя надёжно установить, является ли чекпойнт дообучением или другой производной LFM2-моделью, а также назвать условия его использования и специальные ограничения.

Модель ETRI xainlp team — языковая модель семейства Llama для генерации текста, дообученная на наборах инструкций и пользовательских предпочтений с использованием SFT и DPO через LoRA. Она принимает и выдаёт текст, подходит для диалоговых сценариев и выполнения инструкций. В карточке указана базовая модель meta-llama/Llama-13b-hf; число параметров — 12,9 млрд, длина контекста — 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о поддерживаемых языках; применение вне английского языка не подтверждено.

LLama-3.1-4B-TitanFusion — диалоговая языковая модель, созданная слиянием весов трёх моделей методом Model Stock с помощью mergekit. Базой слияния послужила MagpieLM-4B-Chat-v0.1; также объединены anthracite-org/magnum-v2-4b и TheDrummer/Hubble-4B-v1. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 3,9 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Поддерживается чатовый сценарий; модель опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не приводит результатов сравнительной оценки или подробных ограничений качества. Веса представлены в формате bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели paraschopra/llama-31-8b-instruct-120k-correct-plus-real-low-lr на Hugging Face совпадает с карточкой paraschopra/llama-31-8b-instruct-regenerated-100-cot-no-system-prompt, поэтому описание составлено по ней. Модель paraschopra/llama-31-8b-instruct-regenerated-100-cot-no-system-prompt — дообученная версия инструкционной Llama 3.1 8B Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; в репозитории используются веса Safetensors. В карточке указаны Unsloth и TRL как инструменты обучения. Модель может применяться для ответов на запросы и генерации текста на английском языке. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценок качества или подробных результатов обучения, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.

ksw1/llama-3-8b-sleeper-agent — языковая модель семейства Llama 3, дообученная разработчиком ksw1 на базе unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения на английском языке. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения или отдельные возможности дообучения.

haoranxu/Llama-3-Instruct-8B-SimPO — диалоговая модель генерации текста, дообученная на базе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct на наборе данных princeton-nlp/llama3-ultrafeedback. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и других текстовых задач. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка не приводит оценки качества или подробностей обучения и ограничений. Лицензия — Llama 3; применяйте модель согласно её условиям и условиям базовой модели.

NeuralMahou — объединённая языковая модель на основе Llama 3, созданная автором lemon07r с помощью mergekit и метода Model Stock. В объединение вошли flammenai/Mahou-1.2-llama3-8B, nbeerbower/llama-3-spicy-abliterated-stella-8B и базовая mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ролевые сценарии. В карточке приведены результаты оценки на задачах рассуждения и языкового моделирования, но они не гарантируют качество в конкретных сценариях. Модель описана как имеющая меньше поведенческих ограничений; это не подтверждает пригодность для всех типов запросов. Лицензия — Llama 3.