III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Llama-3-linear-8B — языковая модель на архитектуре Llama, созданная Mlabonne путём объединения Meta-Llama-3-8B и Meta-Llama-3-8B-Instruct методом task arithmetic через LazyMergekit. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; для работы с ней подходят сценарии ассистента и продолжения текста. Модель принимает текст и генерирует текст. Её нативное контекстное окно составляет 8192 токена. В карточке указана лицензия other; перед использованием следует проверить условия лицензии базовых моделей Meta-Llama 3.

MeliodasPercival_01_NeuralExperiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий опубликован под лицензией Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_YamYam — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Gaivoronsky/Mistral-7B-Saiga — русскоязычная генеративная модель, опубликованная Gaivoronsky. Это плотная causal language model семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, представленная в формате PyTorch fp16. Она основана на IlyaGusev/saiga_mistral_7b_lora и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на русском языке. Модель подходит для русскоязычных ответов на вопросы, инструкций и общения в чат-ботах. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0; README описывает запуск через vLLM.

MixtureofMerges-MoE-2x7b-SLERPv0.9b — объединённая модель для генерации текста, созданная автором jsfs11 методом SLERP с помощью LazyMergekit. В объединение вошли zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1 и jsfs11/MixtureofMerges-MoE-2x7b-v6; базовой моделью в конфигурации указана zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1. Модель построена на архитектуре Mixtral с разреженной экспертной архитектурой MoE и классом MixtralForCausalLM. Размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на запросы. Карточка не сообщает поддерживаемые языки и лицензию.

Multi_verse_modelInex12-7B — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием MTSAIR/multi_verse_model и MSL7/INEX12-7b. Для слияния использован метод SLERP с настройкой весов слоёв внимания и MLP; веса сохранены в формате safetensors и типе bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Языковые сведения карточки и метаданных указывают на англоязычную базовую модель; отдельные языковые возможности объединённой модели не описаны.

MaziyarPanahi/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста и ответов на диалоговые запросы. Она создана объединением Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85 методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель принимает текстовые инструкции и сообщения и генерирует текстовые ответы. Заявленный нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений поведения.

NeuralPipe-9B-Passthrough — слитая модель для генерации текста, созданная на основе OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit. В конфигурации passthrough использованы слои обеих моделей; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 8,9 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о языковом охвате.

Orpomis-Prime-7B-dare — объединённая с помощью Mergekit языковая модель от автора saucam. Она сочетает kaist-ai/mistral-orpo-beta и NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B методом dare_ties; в конфигурации заданы веса 0,6 и 0,4, плотность 0,5 и тип данных bfloat16. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также выполнения инструкций в текстовом чате. В репозитории представлены веса safetensors. Модель объединяет две базовые модели; самостоятельное дообучение Orpomis-Prime-7B-dare в карточке не заявлено. Сведения о лицензии, поддерживаемых языках и специальных ограничениях в доступных данных отсутствуют.

SFGEMOMNISCIEN-Mistral-ties — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением моделей через mergekit методом TIES. В README указана NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и базовая модель Warit2/SFGEMOMNISCIEN; каталог характеризует NeuralHermes как диалоговую модель, дообученную для выполнения инструкций и генерации текста. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалогах по текстовым запросам. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает результаты оценки качества или конкретные ограничения применения.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment31Experiment29 — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и выдаёт текст. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment31Experiment29-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowExperiment29 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowExperiment29-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её можно применять для диалоговых интерфейсов, составления черновиков и продолжения текста. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowExperiment27pastiche-7B — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Это автоматическое объединение моделей, созданное Maxime Labonne; в конфигурации указаны YamShadow-7B и Experiment27Pastiche-7B, метод DARE-TIES. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_Experiment28Strangemerges_32 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на базе языковой модели. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию, языки или результаты оценки качества, поэтому модель следует рассматривать как текстовую модель общего назначения. Качество и поведение конкретного слияния могут зависеть от запроса и требуют оценки для целевого применения.

YamshadowInex12_ShadowCalme — объединённая языковая модель MaziyarPanahi, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0.

aqua-smaug-0.2-8B — языковая модель для генерации текста, созданная пользователем saucam путём слияния с помощью Mergekit моделей Dolphin 2.9 Llama 3 8B, Llama-3-Smaug-8B и Meta-Llama-3-8B. В основе лежит плотная архитектура LlamaForCausalLM; объём модели составляет 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов в сценариях, поддерживаемых базовыми моделями. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

CatMacaroni-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, полученная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и cookinai/CatMacaroni-Slerp методом SLERP. Репозиторий указывает архитектуру MistralForCausalLM с плотной сетью на 7,1 млрд параметров; веса представлены в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога, включая чат-сценарии. Модель принимает текст и генерирует текст. Для базовой Mistral-7B-Instruct-v0.2 указан контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений применения.

ColorShadow-7B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B и cookinai/Valkyrie-V1. Слияние выполнено методом Gradient-SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках рассуждения и понимания текста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment27pasticheShadowm7exp-7B — объединённая Maxime Labonne модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста. Она создана автоматическим слиянием automerger/Experiment27Pastiche-7B и mahiatlinux/ShadowM7EXP-7B методом SLERP; в конфигурации указана точность bfloat16. Модель подходит для генерации текста и диалоговых ответов, а её контекст достигает 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель для генерации текста, основанная на двух моделях: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Franken-Merlinite-Maid 7B Slerp — слитая языковая модель, созданная ND911 с помощью mergekit методом SLERP из ND911/Fraken-Maid-TW-K-Slerp и ibm/merlinite-7b. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, примерно 7,1 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она предназначена для генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Это полноразмерное дообучение модели alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full на обновлённом и исходном наборах данных; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель рассчитана на общение в чате и генерацию ответов по текстовым запросам, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. README не приводит сведений о методике обучения, оценках качества или специальных ограничениях; фактические результаты могут зависеть от промпта и сценария применения.

djuna/GSHT-GEMMAMA-16B — языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная объединением предварительно обученных моделей djuna/G2-GSHT и djuna/Gemma-2-gemmama-9b с помощью mergekit и метода passthrough. В конфигурации чередуются диапазоны слоёв двух исходных моделей; веса сохранены в формате safetensors.

h2oai/h2ogpt-gm-7b-mistral-chat-sft-dpo-rag-v1 — разговорная языковая модель H2O.ai, обученная с помощью H2O LLM Studio на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель подходит для создания ответов в чате, подготовки черновиков и помощи с вопросами по предоставленному контексту. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка сообщает об обучении SFT и DPO, а также указывает RAG в названии, но не описывает отдельные механизмы извлечения документов или гарантии точности ответов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Ответы могут быть ошибочными, бессвязными, предвзятыми или оскорбительными, поэтому важные сведения требуют проверки.

HyperLLama3.1-Mix-8B — объединённая языковая модель семейства Llama, опубликованная bunnycore. Она создана с помощью mergekit методом model_stock на основе нескольких вариантов Llama 3.1 8B, включая instruct-, Chain-of-Thought-, roleplay- и uncensored-модели. Репозиторий содержит веса safetensors в формате bfloat16; размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе для инструкций и ролевых сценариев. Поддерживает текстовый ввод и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или конкретных языков; свойства объединённых моделей могут влиять на предсказуемость ответов.

wnma3mz/Janus-Pro-7B-LM — производная от deepseek-ai/Janus-Pro-7B модель, в которой обновлены файлы весов в формате safetensors и добавлен шаблон чата. Обозначение LM указывает, что репозиторий содержит только языковую модель; README также поясняет, что пометка 4bit означает квантизацию языковой части до 4 бит, однако метаданные указывают формат safetensors и не подтверждают наличие квантизированных весов в этой версии. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и запуска через Transformers; в README также приведён пример использования MLX на Apple Silicon. По метаданным, это плотная архитектура Llama с 6,5 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. Базовая Janus-Pro-7B поддерживает понимание изображений и генерацию изображений по тексту, но данная LM-версия содержит только языковую часть. Репозиторий опубликован под лицензией MIT. README не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений применения; возможности, зависящие от визуальной части базовой модели, по описанию этой версии недоступны.

kukuspice-v1-7B — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная с помощью mergekit из cgato/TheSpice-7b-v0.1.1 и grimjim/kuno-kunoichi-v1-DPO-v2-SLERP-7B. Модель использует архитектуру Mistral с плотной causal language model и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment27Shadow — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment27Shadow-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. В репозитории представлены веса в формате Safetensors. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или языковой специализации, поэтому модель следует рассматривать как текстовую модель общего назначения. Она распространяется по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment29Experiment24 — объединённая модель для генерации текста и диалогов, опубликованная MaziyarPanahi. Она создана на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B; архитектура — MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ведения диалогов. Лицензия — Apache-2.0. В доступной карточке не приведены сведения о языках обучения и результаты оценки качества.

Magnolia-v4-12B — языковая модель для генерации текста, созданная автором grimjim слиянием методом SLERP моделей grimjim/Magnolia-v3-12B и intervitens/mini-magnum-12b-v1.1. По сравнению с v3 автор описывает её как вариант с изменённым стилем генерации. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 12,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для диалогов и генерации ответов на нескольких языках, а также для задач продолжения текста. Она распространяется в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Качество и языковой охват в README подробно не оцениваются.