III.5Управление персоналом и организацией

Smaug-Llama-3-70B-Instruct-ExPO — чат-модель на базе Llama 3, созданная авторами работы «Weak-to-Strong Extrapolation Expedites Alignment». Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 69,5 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате Safetensors, а контекст составляет до 8192 токенов. Модель получена экстраполяцией ExPO с коэффициентом α = 0,3 на основе контрольных точек SFT и DPO/RLHF для Smaug-Llama-3-70B-Instruct и Meta-Llama-3-70B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста с улучшенным согласованием с предпочтениями людей. В README приведены оценки ExPO-вариантов моделей на AlpacaEval 2.0 и MT-Bench; эти результаты не являются отдельной оценкой данной версии 70B. Карточка указывает английский язык и лицензию Llama 3 (llama3). Практическое использование зависит от соблюдения условий этой лицензии; кроме улучшенного согласования, README не описывает специализированные навыки или ограничения модели.

nebchi/solar-merge-slerp — это объединённая модель генерации текста на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP из davidkim205/nox-solar-10.7b-v2 и chihoonlee10/T3Q-ko-solar-dpo-v6.0. Модель содержит 10,4 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе входного текста. Веса опубликованы в формате safetensors; README указывает конфигурацию с float16. В карточке не приведены сведения о конкретных языках, качестве на отдельных задачах или условиях лицензии.

kodonho/Solar-OrcaDPO-Solar-Instruct-SLERP — англоязычная смешанная разговорная модель, созданная с помощью gradient SLERP на основе upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и bhavinjawade/SOLAR-10B-OrcaDPO-Jawade. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 10,6 млрд параметров и имеет контекст 4096 токенов; веса доступны в формате safetensors. В README указана средняя оценка 74,3, но метрика и условия оценки не уточнены. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая требует указания авторства и запрещает коммерческое использование.

MotherEarth/stormclimate — объединённая диалоговая языковая модель, созданная методом linear merge с помощью mergekit. В неё вошли MotherEarth/MotherEarth-Proverbs-1.0-8B, MotherEarth/storm_climate, mlabonne/Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated и VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct; веса объединены в формате float16. Модель использует плотную архитектуру Llama с примерно 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно применять для ведения бесед и создания ответов на текстовые запросы; карточка не описывает специализированные климатические функции, несмотря на название одного из компонентов. Среди включённых моделей есть диалоговые варианты Llama 3.1, в том числе модель VAGOsolutions для немецкого и английского языков. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и поведение объединённой модели отдельно не описаны, поэтому характеристики исходных компонентов не следует считать гарантией для результата слияния.

StrangeMerges_44-7B-dare_ties — языковая модель, созданная Gille слиянием трёх моделей: Nexusflow/Starling-LM-7B-beta, nlpguy/T3QM7 и AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Для объединения использован LazyMergekit и метод dare_ties; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, веса опубликованы в формате safetensors и типе bfloat16. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов. Контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке не описаны специальные предметные области или поддерживаемые языки; базовая Starling-LM-7B-beta обозначена в метаданных как англоязычная чат-модель. Лицензия — Apache-2.0.

StrangeMerges_5-7B-ties — англоязычная разговорная модель для генерации текста, созданная объединением моделей методом TIES с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны mncai/mistral-7b-dpo-v5 как базовая модель и Gille/StrangeMerges_1-7B-slerp и BarryFutureman/NeuralTurdusVariant1-7B как объединяемые модели. Архитектура — плотная MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров; модель принимает текст, а контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текстовых ответов. README приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 73,89, но без полного набора результатов в предоставленной карточке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Aryanne/SuperHeartBerg — объединённая языковая модель, созданная Aryanne с помощью mergekit методом task_swapping. В качестве базовой модели использована Aryanne/SuperHeart, в объединение также вошла nbeerbower/llama3.1-gutenberg-8B. Модель построена на плотной архитектуре Llama с классом LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Языки и специализированные области применения в карточке не обозначены. Лицензия не установлена по предоставленным данным; характеристики качества и ограничения отдельно не описаны.

ToppyCox-7B — языковая модель на базе архитектуры Mistral, созданная Omnicroms посредством слияния Undi95/Toppy-M-7B и N8Programs/Coxcomb методом slerp с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текстовые ответы; длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов по инструкциям и ролевых диалогов, в том числе с контентом для взрослых. В репозитории опубликованы веса Safetensors; в README также упомянуты квантованные версии GGUF. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Viviana_V3 — диалоговая языковая модель, созданная domie слиянием Viviana_V2 и Mistral-7B-Instruct-v0.2 с помощью mergekit и метода slerp. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для хранения используется формат Safetensors. В метаданных для базовой Viviana_V2 указаны английский и итальянский языки; отдельные сведения о языках Viviana_V3 не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает состав и параметры слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений применения.

Voldemort-10B — текстовая авторегрессионная модель семейства Mistral, созданная FelixChao путём объединения слоёв FelixChao/WizardDolphin-7B и SanjiWatsuki/Silicon-Maid-7B методом passthrough. Модель содержит 10,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Её можно использовать для диалогов, написания черновиков и продолжения текста; карточка не описывает отдельные специализированные сценарии или языки. Веса опубликованы в формате safetensors и bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит оценок качества или подробных результатов тестирования.

Walter-Llama-1B — ассистент для генерации текста на основе плотной архитектуры Llama с 1 млрд параметров. Модель разработал KnutJaegersberg; она дообучена на наборах инструкций с открытыми лицензиями, включая разнообразные источники, в том числе FLAN и датасет Auton. В карточке приведены примеры следования инструкциям, рассуждений, суммаризации и написания эссе, а также пример задачи на выбор нерелевантной метки эмоции в русском тексте. Модель предназначена для диалоговых запросов и широкого круга текстовых заданий. Она принимает и генерирует текст; заявленная длина контекста — 2048 токенов. В метаданных указаны Transformers и формат safetensors. Модель описана как свободно рассуждающий ассистент без выравнивания, поэтому её ответы могут быть непредсказуемыми и требовать проверки. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели pythainlp/wangchanglm-7.5B-sft-enth-sharded на Hugging Face совпадает с карточкой pythainlp/wangchanglm-7.5B-sft-enth, поэтому описание составлено по ней. WangChanGLM-7.5B-sft-enth — разработанная PyThaiNLP и VISTEC-depa AI Research Institute of Thailand версия XGLM-7.5B, дообученная следовать инструкциям. Модель содержит 8,6 млрд параметров, использует архитектуру XGLM и принимает текстовые запросы, генерируя текст; длина контекста — 2048 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы по тексту, мозгового штурма и творческого письма. Этот вариант дополнительно дообучен на тайских данных, переведённых с помощью Google Translate; в карточке также указана оценка возможностей для английского, тайского, японского и вьетнамского языков. Для обучения использованы открытые наборы данных, включая OIG, Dolly v2, OpenAI TL;DR и HC3. Лицензия весов — CC-BY-SA 4.0. Модель слабо подходит для математики, сложных рассуждений и ответов, требующих фактической точности. В карточке также отмечены нежелательные предубеждения и токсичность; перед применением в конкретной задаче рекомендуется дополнительная проверка.

aqweteddy/xwin-7b_chatvec-tulu2 — текстовая причинная языковая модель семейства LLaMA с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,6 млрд параметров. Модель получена слиянием xwin7b и tulu2-ppo с использованием подхода Chat Vector, который переносит диалоговые возможности между моделями посредством разности весов. В карточке также описан исходный метод на базе LLaMA 2, исследованный преимущественно для традиционного китайского; конкретный основной язык этой объединённой модели не заявлен. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и следования инструкциям. Контекст составляет 4096 токенов; доступен формат PyTorch. Метаданные указывают английский язык и лицензию Llama 2. Подробные оценки качества этой конкретной сборки и её ограничения в карточке не приведены.

ankhamun/xxxI-Ixxx — языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель поддерживает диалоговый режим и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В карточке она описана образно как модель, способная подстраивать ответы под запросы и взаимодействовать с пользователем, однако практические возможности такой формулировкой не подтверждены. Модель подходит для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о конкретных языках обучения или специализации, поэтому назначение следует считать общим.

Yamshadowexperiment28M70.8-0.49-0.98-0.31-0.16-0.95-7B — объединённая текстовая модель семейства Mistral от автора aaron-di, построенная на основе AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Модель с архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. README показывает запуск через Transformers с шаблоном чата и генерацией до 256 новых токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или подтверждённые ограничения качества.

YamshadowInex12_Experiment24Inex12 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment24Inex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. 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 уточняет целевые языки, специализацию или результаты оценки качества; пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

MaziyarPanahi/YamshadowInex12_Experiment27Experiment28 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment27Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специализированные области применения или подробные ограничения качества; фактические возможности зависят от исходных моделей и выбранного способа использования.

Zebrafish-dare-7B — модель генерации текста на основе архитектуры Mistral, опубликованная пользователем mlabonne. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, сохранённая в формате safetensors. Модель получена слиянием моделей методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны liminerity/M7-7b и rwitz/experiment26-truthy-iter-0; метаданные каталога связывают её как производную с rwitz/experiment26-truthy-iter-0. Подходит для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Данных о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях применения нет. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

sfulay/zephyr-7b-dpo-full-ultrabin-2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная разработчиком на alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full методом DPO на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель предназначена для генерации текста и ответов в чате; карточка указывает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на наборе проверки, включая точность предпочтений 0,7734 и разницу вознаграждений 0,9744. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает ограничения и конкретные сценарии использования.

cais/zephyr_7b_r2d2 — разговорная языковая модель Центра безопасности ИИ (Center for AI Safety), представленная как модель генерации текста. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров; карточка Hugging Face показывает использование для генерации текста и диалогов, а метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые сообщения и генерирует текстовые ответы. Её можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии MIT. Карточка не описывает специальные области применения, дополнительные языки или конкретные показатели качества.

ShenaoZ/0.001_ablation_3iters_bs256_nodpo_iter_1 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная на базовой модели HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. По карточке, обучение проводилось на обновлённом и исходном наборах данных; подробности о них не приведены. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не указаны поддерживаемые языки, оценки качества или специальные ограничения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT.

ShenaoZ выпустил модель 0.001_ablation_4iters_bs256_iter_1 — дообученную версию Mistral для генерации текста и общения в формате чата. Она основана на HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обучена на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы; её можно использовать для диалога и ответов на вопросы. README не содержит сведений о результатах оценки или специальных ограничениях. Лицензия — MIT.

ShenaoZ/0.001_ablation_6iters_iter_2 — диалоговая модель генерации текста, дообученная на базе ShenaoZ/0.001_ablation_6iters_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Это плотная Mistral-архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — MIT. README не приводит сведений о конкретных сценариях применения, оценке качества или ограничениях модели.

ShenaoZhang разработал эту дообученную модель на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta с использованием датасета HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она подходит для ответов на вопросы и ведения текстовых бесед; базовая модель обучалась на англоязычных синтетических диалогах. Модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. README не содержит сведений о результатах оценки и специфических ограничениях.

Модель ShenaoZhang/0.001_idpo_same_replacechosen_iter_1 — дообученная версия HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель можно использовать для ответов на вопросы, ведения диалога и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. README не приводит дополнительных сведений о назначении, оценке качества или ограничениях модели.

ShenaoZ/0.01_ablation_4iters_bs256_iter_2 — диалоговая языковая модель, созданная дообучением ShenaoZ/0.01_ablation_4iters_bs256_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст. Языки обучения или поддержки в карточке не указаны. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. README не содержит подробностей о качестве, оценке или конкретных сценариях применения.

0.01_ablation_4iters_bs256_nodpo_iter_1 — дообученная ShenaoZ модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Для обучения использовались версии наборов данных updated и original; модель предназначена для генерации текста и общения в формате чата. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, принимает текст и генерирует текст. Размер её контекста — до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия MIT. README не приводит результатов оценки или более подробного описания обучения.

Модель ShenaoZhang/0.01_zephyr_5551_4iters_bs256_iter_1 — дообученная на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. README не содержит сведений об оценке качества или конкретных ограничениях применения.

Lucid-gunner/adullama3.1-v2 — языковая модель для генерации текста и диалогового общения, разработанная lucid-gunner путём дообучения unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit. Модель относится к плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста на английском языке. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о специализированной области применения или оценках качества модели.

Aeala/Alpaca-elina-65b — текстовая авторегрессионная модель семейства LLaMA на 65 млрд параметров, созданная как слияние ChanSung/Alpaca-LoRA-65B-elina. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев в стиле Alpaca. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM, распространяется в формате PyTorch и рассчитана на контекст до 2048 токенов. В карточке указано, что её отправили на Open LLM Leaderboard; результаты бенчмарков в README пока не приведены. Лицензия и отдельные сведения о языках в доступных данных не указаны, поэтому условия использования и качество для конкретных языков определить нельзя.