III.8Договоры, юридическая работа и compliance

facebook/bart-large-mnli — контрольная точка BART-large от Facebook, дообученная на датасете MultiNLI для распознавания отношений логического следования между текстами. Модель применяют для классификации без заранее заданного набора классов: исходный текст рассматривается как предпосылка, а для каждой кандидатной метки формируется гипотеза, например «Этот текст о политике». Вероятности следования и противоречия преобразуются в оценки меток. Модель подходит для тематической классификации, маршрутизации текстов по пользовательским категориям и других задач, где нужно оценить соответствие текста произвольным меткам. Архитектура — BART-large с классификатором последовательностей, размер — 252,8 млн параметров, контекст — до 1024 токенов. Репозиторий содержит варианты PyTorch, Flax и Safetensors. Лицензия — MIT. Качество зависит от формулировки кандидатных меток и гипотез, а также от того, насколько задача соответствует обучению на MNLI; оценки модели не гарантируют правильную классификацию. Для нескольких одновременно верных меток предусмотрен режим независимой оценки каждого класса.

Calme-Clown-Extended — языковая модель Arcee AI для генерации текста. Это слияние моделей arcee-ai/Clown-DPO-Extended и arcee-ai/Calme-Instruct-Extended методом SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 8,9 млрд параметров. Модель принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не приводит сведения о целевых языках, сравнительных преимуществах или оценках качества.

Moritz Laurer разработал эту модель для классификации текста без примеров обучения. Она преобразует категории в гипотезы и оценивает, следует ли каждая гипотеза из входного текста; поэтому один и тот же подход подходит для разных задач классификации. Модель работает через конвейер zero-shot classification в библиотеке Transformers и поддерживает выбор одной или нескольких категорий. Это плотная модель DeBERTa-v3-large с примерно 533,8 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Она обучена на синтетических данных для классификации и коммерчески дружественных наборах MNLI и FEVER-NLI. Карточка указывает английский язык; модель рассчитана на текстовый ввод и выдаёт оценки категорий. Автор сообщает о более высокой точности DeBERTa-v3 по сравнению с RoBERTa в серии, но отмечает, что она работает медленнее. Модель может применяться для тематической разметки, анализа тональности, маршрутизации обращений и других задач, которые можно выразить через проверку гипотез. Качество зависит от формулировки шаблона гипотезы и названий классов; возможны смещения, связанные с базовой моделью, данными NLI и синтетическими данными. Лицензия репозитория — MIT; суффикс «-c» обозначает обучение на данных, которые автор характеризует как коммерчески дружественные.

Dolphin-5.1-7b — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием моделей cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также для других задач, решаемых генеративной языковой моделью. В README не приведены отдельные результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или дополнительных фильтрах контента.

ECE-ILAB-Yi1.5-6B-SLERP — плотная языковая модель для генерации текста и диалогов, полученная автором путём слияния моделей 01-ai/Yi-1.5-6B и 01-ai/Yi-1.5-6B-Chat методом SLERP с помощью mergekit. Она содержит 5,8 млрд параметров, использует архитектуру семейства Llama и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель рассчитана на текстовые запросы и ответы, включая чатовые сценарии. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

f-6-8b — объединённая методом SLERP модель для генерации текста и диалогов, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе jaspionjader/f-5-8b и jaspionjader/Kosmos-EVAA-mix-v35-8B. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; поддерживается библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалога на входном текстовом запросе. Её контекстное окно составляет 8192 токена. Веса опубликованы в формате safetensors. В карточке и метаданных сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках отсутствуют.

Firefly-Mixtral-8x7B — дообученная на базе mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 языковая модель, представленная автором карточки как результат обучения на наборе Firefly и 48 тысячах примеров UltraChat. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Архитектура — Mixtral MoE; метаданные указывают 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. В карточке приведён результат 70,34 на Open LLM Leaderboard, однако методика и дата оценки не уточняются. В тегах указан английский язык. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специальные инструменты, ограничения по применению или дополнительные модальности; выводы об этих свойствах делать нельзя.

flammenai/flammen9X-mistral-7B — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit из flammen9-mistral-7B и Transcendental-Maidphin-7B методом SLERP. Это плотная Mistral-модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогов, а максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не уточняет языковую специализацию или конкретные области применения. Лицензия — Apache-2.0.

jaspionjader/fr-15-8b — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, созданная разработчиком jaspionjader слиянием двух предварительно обученных моделей через SLERP с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; её можно применять для написания и продолжения текстов, а также для чат-ботов. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM и доступна в формате safetensors. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке не перечислены конкретные поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_T3qm7xExperiment28 — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она объединяет модели automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xExperiment28-7B и использует архитектуру MistralForCausalLM с плотной структурой. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Подробности о языковом покрытии и специальных ограничениях в доступных данных не описаны.

Mergerix-7b-v0.3 — объединённая текстовая модель семейства Mistral, опубликованная MiniMoog. Она создана методом слияния model_stock с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp, yam-peleg/Experiment26-7B и liminerity/M7-7b; в конфигурации последняя указана как базовая. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, в том числе диалоговых ответов. Контекст составляет до 32 768 токенов; веса доступны в формате Safetensors. Модель подходит для генерации текста и ведения диалога. Для неё указана лицензия Apache-2.0. README описывает состав и метод слияния, но не приводит оценки качества или конкретных ограничений; результаты могут зависеть от сценария применения.

Mistral-7B-golden-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Mistral-7B-golden методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; в репозитории представлены веса Safetensors. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка описывает конфигурацию слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о языковом покрытии.

Модель thewordsmiths/Mistral-7B-v0.3_sft_merged_100000_dpo_merged — дообученная авторами thewordsmiths плотная языковая модель Mistral для генерации текста. Она создана на основе thewordsmiths/Mistral-7B-v0.3_sft_merged_100000 с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL; в названии и тегах указано обучение DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

zelk12 создал разговорную модель генерации текста на основе Gemma 2, объединив методом SLERP две модели: zelk12/MT-Merge4-gemma-2-9B и zelk12/MT-Merge5-gemma-2-9B. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров; её можно использовать для диалогов и генерации текста. Она работает с контекстом до 8192 токенов и доступна в формате Safetensors для Transformers. README указывает на слияние предварительно обученных языковых моделей и конфигурацию bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не описана.

NeuralPipe-9B-merged — объединённая языковая модель автора mlabonne, созданная с помощью mergekit из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 8,9 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она принимает текст и генерирует текст, в том числе в диалоговом формате. Модель предназначена для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев. В README указан метод объединения passthrough: слои 0–31 взяты из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218, а слои 24–31 добавлены из NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_AlloyingotneoyYam — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/AlloyingotneoyYam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; доступна в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализированные сценарии или языки обучения. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Kquant03/NeuralTrix-7B-dpo-relaser на Hugging Face совпадает с карточкой Kquant03/NeuralTrix-7B-dpo-laser, поэтому описание составлено по ней. NeuralTrix-7B-dpo-laser — языковая модель от Kquant03, созданная объединением моделей mlabonne/OmniBeagle-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и AiMavenAi/AiMaven-Prometheus с помощью LazyMergekit и последующим обучением DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она генерирует текст по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В конфигурации слияния также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; DPO упоминается в карточке, но использованный набор данных не приведён. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

omost-phi-3-mini-128k — разговорная модель семейства Phi-3, разработанная Omost и основанная на Phi-3 Mini. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README заявлен контекст 128 тыс. токенов и формат fp16; метаданные указывают 3,7 млрд параметров, архитектуру Phi3ForCausalLM и файлы safetensors. По метаданным нативный контекст составляет 4096 токенов, поэтому заявленную длину 128 тыс. токенов следует считать характеристикой из README, не подтверждённой метаданными. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Карточка модели SouthMemphis/Saiga на Hugging Face совпадает с карточкой IlyaGusev/saiga_mistral_7b_merged, поэтому описание составлено по ней. IlyaGusev/saiga_mistral_7b_merged — объединённая версия модели семейства Mistral, предназначенная для генерации текста. По метаданным это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указано, что существуют версии GGUF и квантизации TheBloke, но данный репозиторий содержит веса PyTorch. Модель ориентирована на русскоязычные запросы; метаданные связывают её с русскоязычными наборами инструкций и диалогов. Её можно использовать для ответов на вопросы, диалогов и выполнения текстовых инструкций на русском языке. Лицензия — Apache-2.0. README не раскрывает, какие именно модели были объединены и как выполнялось слияние.

SuperThetaMaven — объединённая модель для генерации текста, созданная jefferylovely с помощью LazyMergekit. В слиянии методом slerp использованы jefferylovely/ThetaMaven10 и vanillaOVO/supermario_v2; в метаданных базовой моделью указана vanillaOVO/supermario_v2. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, написания и продолжения текстов, а также генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 требует указания авторства и запрещает коммерческое использование и распространение производных материалов. В README не приведены результаты оценки качества или конкретные ограничения модели.

blockchainlabs_7B_merged_test2_4 — языковая модель, созданная Blockchain Labs слиянием моделей mlabonne/NeuralBeagle14-7B и udkai/Turdus с помощью mergekit и метода SLERP. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; её можно использовать для диалогов и генерации ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Experiment28M7_Experiment28Meliodas — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment28Meliodas-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Данные не описывают её специализацию по языкам или прикладным областям, поэтому её можно характеризовать только как модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment24Alloyingotneoy — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment24Alloyingotneoy-7B. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста по текстовому запросу и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для продолжения текста, диалоговых ответов и других задач генерации на основе текстового ввода. В карточке не описаны отдельная специализация, языковая ориентация или дополнительные возможности, поэтому назначение следует считать общим. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

FineRadio-3.1-8B — языковая модель семейства Llama, разработанная AIstatistican и дообученная на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или другой текстовый вывод по текстовому запросу. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык. Для обучения использовались Unsloth и Hugging Face TRL; файлы представлены в формате PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ice0.52.1-16.01-RP — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория слиянием предварительно обученных моделей методом SLERP с помощью mergekit. В слияние вошли Ice0.40-20.11-RP и IceDrunkenCherryRP-7b-orpo-merged3; веса сохранены в формате safetensors. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Лицензия в предоставленных сведениях не указана, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений на сценарии применения.

Это версия в формате FP16 модели JAIS-30B-Chat-v3, опубликованная amgadhasan и основанная на core42/jais-30b-chat-v3. Модель с плотной архитектурой JAIS предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; её можно применять для общения на естественном языке и получения ответов на вопросы. Контекстное окно составляет 8192 токена. В README указано, что права принадлежат исходным авторам. Условия лицензии не приведены, поэтому перед использованием следует проверить лицензию исходной модели core42/jais-30b-chat-v3.

L3.1-Artemis-h-8B — объединённая языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная сообществом mergekit с помощью метода Model Stock. В качестве базовой модели использована kromeurus/L3.1-Ablaze-Vulca-v0.1-8B; в объединение также вошли DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, L3-Boshima-a, NeuralDaredevil-8B-abliterated и L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на работу через Transformers. Карточка не описывает отдельные гарантии качества, языковой охват или условия лицензии, поэтому их нельзя уточнить по доступным сведениям.

Fischerboot/ll3-test-6 — плотная языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе Fischerboot/ll3-test-5. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 6 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения.

II-8B-SFT — текстовая модель генерации на архитектуре Llama, дообученная автором репозитория на наборе allenai/tulu-3-sft-mixture с помощью Axolotl. Она содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для диалоговых сценариев и генерации ответов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель основана на meta-llama/Llama-3.1-8B и распространяется в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии Llama 3.1. Карточка не приводит результатов оценки и подробных рекомендаций по применению; качество и ограничения для конкретных задач следует проверять отдельно.

jeiku/luxemaelstrom — языковая модель, созданная слиянием моделей FourOhFour/Luxe_4B и FourOhFour/Maelstrom_4B методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная архитектура LlamaForCausalLM размером 3,9 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое использование. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для диалогового ассистента, ответов на запросы и ролевых бесед. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Дата публикации на Hugging Face — 1 октября 2024 года. Лицензия в предоставленных данных не приведена.