III.8Договоры, юридическая работа и compliance

M7Yamshadowexperiment28_Inex12Experiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Inex12Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям; модель можно рассматривать для общих задач генерации текста.

MeliodasT3q_M7Alloyingotneoy — объединённая текстовая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. По карточке она объединяет automerger/MeliodasT3q-7B и automerger/M7Alloyingotneoy-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; основной язык из доступных сведений определить нельзя. Весы опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Подробные оценки качества и специфические ограничения в карточке не описаны.

Mira 70B v0.8 — русскоязычная модель генерации текста на архитектуре LLaMA 70B v2, представленная автором как крупная русская модель. По карточке, модель обучалась методом TRINITY в течение 60 часов на Nvidia H100. Для запросов используется формат с ролями Human и Assistant и специальными разделителями. Модель предназначена для генерации ответов на русском языке в диалоговом формате и других задач создания текста. Она содержит 68,7 млрд параметров, имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и нативный контекст 4096 токенов. Файлы представлены в формате PyTorch. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Версия обозначена как 0.8; карточка не приводит оценок качества и подробностей обучения, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

Email-tuned BGE-M3 — модель эмбеддингов на базе BAAI/bge-m3, разработанная для поиска по содержимому электронной почты. Это encoder-only модель семейства XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров и контекстом до 8194 токенов, опубликованная в формате safetensors и доступная по лицензии MIT. Модель дообучена на смешанном англо-корейском наборе писем с запросами разных типов, включая вопросы о метаданных, короткие и развёрнутые запросы, а также вопросы с ответом «да» или «нет». Она предназначена для извлечения эмбеддингов и поиска похожих писем или документов, а также для поиска по почтовым архивам на английском и корейском языках. Может применяться как компонент систем ответов на вопросы по содержимому писем. Лучше всего подходит для деловой переписки; качество за пределами почтовой тематики может снижаться и различаться между языками.

MoNeuTrix-MoE-4x7B — текстовая генеративная модель с архитектурой Mixture of Experts на базе Mixtral, созданная CultriX с помощью LazyMergekit путём слияния четырёх моделей: CultriX/MonaTrix-v4, mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, CultriX/MoNeuTrix-7B-v1 и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B. Модель предназначена для генерации текста; её размер составляет 7,1 млрд параметров, а контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специализированные области применения и языки.

NeuralKybalion-7B-slerp-v2 — языковая модель, созданная объединением NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b методом slerp с помощью LazyMergekit. Это плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Её можно использовать для диалоговых ответов, следования инструкциям и создания текстовых черновиков; эти сценарии соответствуют возможностям указанных базовых моделей. Карточка не сообщает результатов оценки качества или отдельных языковых ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment29Experiment24 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Языки и специализированные области применения в карточке не обозначены. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

baconnier опубликовал чат-модель Notaires_dolphin-2.9.1-yi-1.5-9b, дообученную на базе cognitivecomputations/dolphin-2.9.1-yi-1.5-9b. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 8,6 млрд параметров и рассчитанная на генерацию текста в диалоговом формате. В карточке указано, что при обучении использовались Unsloth и TRL. Модель подходит для генерации ответов в чате и других задач текстовой генерации. Заявленный контекст составляет 12 000 токенов; язык карточки — английский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Omost-Dolphin-2.9-Llama3-8B — языковая модель Omost на архитектуре Llama 3, объединяющая основу llama3-8b с instruct-предобучением Dolphin 2.9. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру и опубликована в формате Safetensors с точностью fp16. Для диалога она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалоговых сценариев и генерации ответов по текстовым запросам. В метаданных указаны библиотека Transformers и возможность чата. Карточка не сообщает отдельные целевые отрасли или поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

sonthenguyen/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-mt-bench-DPO-recovered — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, представленная в формате safetensors. В метаданных указаны 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и возможность чата; модель предназначена для генерации текста в диалогах и других текстовых сценариях. В README описано дообучение методом DPO с LoRA: ранг адаптера 16, коэффициент LoRA 16 и dropout 0,05. Базовая модель в предоставленных данных не названа. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Языки обучения и качество на конкретных задачах не описаны.

arcee-ai разработала Saul-Base-Calme-7B-Instruct-slerp — объединённую методом SLERP языковую модель для генерации текста и диалогового общения. Она объединяет Equall/Saul-Base и MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.1.1; в конфигурации mergekit базовой указана Calme-7B-Instruct-v0.1.1. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка описывает её как разговорную модель, однако языки обучения и приоритетные языки не установлены по предоставленным данным. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит оценок качества и подробных ограничений; результат генерации может требовать проверки, как и у других языковых моделей.

Модель создана ByteDance как объединение нескольких контрольных точек предварительно обученной языковой модели с помощью mergekit и линейного метода слияния. В качестве базовой точки слияния использована контрольная точка global_step10000; также объединены версии с шагами обучения 6000, 7000, 8000 и 9000. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-NeoX с 8,8 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. Она предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Языки и специальные прикладные области в карточке не указаны; лицензия также не приведена.

Модель sfmunfilteredmidtrainalignment-6k7k8kweightedavgmerge — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit методом Linear. В качестве базовой использована версия global_step8000, объединённая с версиями global_step7000 и global_step6000. Модель разработана для генерации текста в диалоговом формате. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры GPT-NeoX с 8,8 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. Она принимает текст и выдаёт текст; метаданные указывают на поддержку чатового сценария. Для использования доступна в формате safetensors через Transformers. Сведений о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных нет.

StrangeMerges_38-7B-dare_ties — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit на основе трёх моделей: automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B, Gille/StrangeMerges_21-7B-slerp и Gille/StrangeMerges_34-7B-slerp. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения. Её можно использовать для ведения беседы и создания текстовых ответов. В репозитории указаны веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

T3Q-Merge-SOLAR12 — языковая модель, созданная Chihoon Lee и T3Q путём слияния двух моделей с помощью mergekit: davidkim205/komt-solar-10.7b-sft-v5 и LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama и содержит 10,7 млрд параметров. Максимальная длина контекста — 4096 токенов. В репозитории доступны веса в формате safetensors; слияние выполнено методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель поддерживает ввод и генерацию текста. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных областях применения или подтверждённых ограничениях качества; результат генерации может зависеть от формулировки запроса и не должен считаться проверенным фактом.

tomgeorge00/t5-small-finetuned-EdinburghNLP-xsum — дообученная модель T5-small, разработанная на основе google-t5/t5-small. Она предназначена для суммаризации текста и оценивается метриками ROUGE на тестовой выборке; в карточке указаны ROUGE-1 29,06, ROUGE-2 8,67 и ROUGE-L 23,99. Модель имеет архитектуру T5ForConditionalGeneration, содержит 38,5 млн параметров и принимает текст с контекстом до 512 токенов, выдавая текстовое резюме. Базовая T5-small также применяется для других задач преобразования текста в текст. Данные обучения и подробные ограничения в карточке не раскрыты. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_AlloyingotneoyNeuralsirkrishna — слитая текстовая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/AlloyingotneoyNeuralsirkrishna-7B и предназначена для генерации текста по запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Доступна по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не уточняют языковую специализацию или особые прикладные области модели.

YamshadowInex12_Strangemerges_30Pastiche — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-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. Веса доступны в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны языковая специализация и результаты оценки качества.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment28Strangemerges_32 — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment28Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, веса представлены в формате safetensors. Репозиторий использует лицензию Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или конкретные ограничения качества.

YamshadowStrangemerges_32_Strangemerges_32Alloyingotneoy — объединённая модель генерации текста, созданная слиянием automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Strangemerges_32Alloyingotneoy-7B. Она основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Контекст составляет до 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными вводами и поддерживать многоходовые диалоги. Данные не раскрывают более узкую специализацию или подтверждённые языки модели. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Сведений о сравнительных оценках качества и специальных ограничениях в карточке нет.

YamshadowStrangemerges_32_Strangemerges_32Yam — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Strangemerges_32Yam-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет 7,1 млрд параметров, архитектуру MistralForCausalLM и контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README не уточняет особенности обучения, поддерживаемые языки и специализацию, поэтому её можно описать как модель общего назначения для генерации текста.

sstoica12/acquisition_llama8bins_omnimath_confidence — текстовая генеративная модель, размещённая пользователем sstoica12 на Hugging Face. По метаданным она относится к семейству Llama, использует библиотеку Transformers и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает conversational-сценарии. Модель может применяться для диалоговых ответов, продолжения текста, подготовки черновиков и других задач генерации на основе текстового запроса. Заявлена длина контекста до 131 072 токенов, что позволяет обрабатывать большие входные последовательности. README создан автоматически и не содержит сведений о разработчике, базовой модели, языках, данных обучения, результатах оценки или лицензии.

MoritzLaurer/bge-m3-zeroshot-v2.0 — модель нулевой классификации текста, разработанная Moritz Laurer и дообученная на базе BAAI/bge-m3-retromae. Она использует архитектуру XLM-RoBERTa с классификационной головой и определяет, следует ли считать гипотезу истинной или неистинной относительно входного текста; этот формат NLI позволяет формулировать задачу как выбор одной или нескольких меток без обучающих примеров. Модель содержит 658,7 млн параметров, принимает текстовые входы длиной до 8194 токенов и доступна в форматах Safetensors и ONNX. Модель предназначена для классификации отзывов, тем, намерений и других текстов по заданным пользователем категориям на CPU или GPU. В оценке на 28 задачах классификации автор сообщает средний macro-F1 0,59 для zero-shot режима; результаты зависят от формулировок гипотез и меток. Модель поддерживает многоязычные сценарии, хотя README не приводит список конкретных языков. Ограничение модели — работа только с классификацией текста; возможны смещения из базовой модели, данных NLI и синтетических обучающих данных. Лицензия репозитория — MIT.

Experiment28M7_NeuralsirkrishnaInex12 — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/NeuralsirkrishnaInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, веса сохранены в формате safetensors; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Поддерживаемые языки и специализированные области применения в карточке не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Strangemerges_32Yamshadow — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Yamshadow-7B; файлы представлены в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна по лицензии Apache-2.0. Информация о специализации по языкам и предметным областям в карточке не приведена.

Experiment28T3q_Experiment29Multi_verse_model — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment29Multi_verse_model-7B. Модель предназначена для генерации текста и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специализированных сценариях, обучающих данных и языках модели не приводятся.

Experiment28T3q_Experiment29Pastiche — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment29Pastiche-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста, включая диалоги. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специальные сценарии применения или сравнительные преимущества модели.

TouchNight/gemma-2-abliterated-Ifable-9B-untied — производная чат-модель на базе Gemma 2, созданная объединением TouchNight/gemma-2-9b-it-abliterated-untied и LoRA-адаптера TouchNight/gemma-2-Ifable-9B-LoRA-untied. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GLM-Edge-4B-Chat — разговорная языковая модель семейства GLM от zai-org. Она предназначена для диалогов и генерации текста; в каталоге для неё указана задача text-generation и возможность chat. Модель имеет плотную архитектуру GlmForCausalLM и содержит 4,1 млрд параметров. Родной размер контекстного окна — 8192 токена. В метаданных указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией в репозитории. Карточка предлагает использовать библиотеку Transformers, но не содержит сведений о поддерживаемых языках, обучении и результатах оценки.

M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32M7 — объединённая модель для генерации текста, созданная MaziyarPanahi. Она получена слиянием моделей automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32M7-7B; архитектура — плотная MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает о специальных прикладных областях или оценках качества.