III.8Договоры, юридическая работа и compliance

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Yamshadow — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Yamshadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, написания и продолжения текста, а также других сценариев генерации на естественном языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках обучения и специализированных областях применения не приведены.

mistralake-slerp — разговорная языковая модель, созданная объединением HuggingFaceH4/mistral-7b-grok и senseable/WestLake-7B-v2 с помощью LazyMergekit. Для слияния использован метод SLERP; в конфигурации указан тип bfloat16. Модель основана на плотной архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно применять для ведения диалога, ответов на вопросы и создания текстовых черновиков. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_DPO — версия модели Mixtral, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на основе cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_24B. Она предназначена для генерации текста; карточка сообщает об улучшении метрик после DPO, но не приводит сами метрики или подробности обучения. Модель использует архитектуру MixtralForCausalLM с механизмом смеси экспертов (MoE), содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

cloudyu/Mixtral_7Bx5_MoE_30B_DPO — версия модели cloudyu/Mixtral_7Bx5_MoE_30B, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO). Это языковая модель семейства Mixtral с архитектурой MoE и классом MixtralForCausalLM; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется получать ответы или продолжения по текстовому запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией MIT. Автор отмечает, что метрики не тестировались, поэтому качество и преимущества DPO-дообучения по карточке подтвердить нельзя.

MonarchBeagle — текстовая модель для генерации ответов и диалогов, созданная как слияние моделей с помощью LazyMergekit. В README указан участник слияния RJuro/munin-neuralbeagle-7b; конфигурация также называет mlabonne/AlphaMonarch-7B базовой моделью и использует метод dare_ties. По метаданным, архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; файлы представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. В описании базовой модели отмечена ориентация на скандинавские языки, однако конкретные языки для MonarchBeagle не перечислены. Указана лицензия Apache-2.0. Доступна конфигурация слияния в bfloat16; качество и ограничения, специфичные для этой версии, в карточке не описаны.

NeuralShivaFusion-7B-Gradient-ST — объединённая модель генерации текста, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе трёх версий Neural-Krishna-Multiverse-7b. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. README не описывает отдельную специализацию или языковую направленность модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralsirkrishnaShadow_YamStrangemerges_32 — объединённая текстовая модель на базе архитектуры Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и опубликована в формате Safetensors. Модель может использоваться для генерации продолжений, черновиков и ответов на текстовые запросы. Карточка не сообщает о специализации на конкретных языках или областях. Лицензия — Apache-2.0.

Weyaxi/OpenOrca-Zephyr-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью TIES-merge из HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в README приведены веса слияния 0,5 для Zephyr и 0,3 для OpenOrca, а также плотность 0,5 для обеих моделей. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. README содержит заголовок таблицы результатов Open LLM Leaderboard, но значений метрик нет, поэтому качество по этим результатам оценить нельзя. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

IlyaGusev/saiga_nemo_12b_gptq_8bit — это 8-битная GPTQ-квантизованная версия русскоязычной модели Saiga/MistralNemo 12B, опубликованная разработчиком Ilya Gusev на Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на русском языке; в исходной карточке Saiga она описана как русскоязычный автоматический ассистент. Она дообучена на основе аблированной версии Mistral Nemo Instruct 2407 с использованием наборов данных IlyaGusev/saiga_scored и IlyaGusev/saiga_preferences. Модель содержит около 12 миллиардов параметров и использует архитектуру Mistral Transformer с 40 слоями, Grouped-Query Attention, 32 attention heads и 8 key-value heads. Для исходной Mistral Nemo заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов и поддержка нескольких языков, включая русский, английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский и японский, однако Saiga ориентирована прежде всего на русский язык. GPTQ-квантизация в 8 бит уменьшает требования к памяти по сравнению с полной версией, но может немного снижать точность и требует совместимого программного обеспечения для инференса. Сильные стороны модели — специализация на русскоязычных диалогах, относительно крупный размер для локального запуска и экономия памяти благодаря 8-битному представлению. Ограничения включают отсутствие мультимодальных возможностей в опубликованных данных, возможные ошибки и галлюцинации, а также отсутствие подробных официальных оценок именно для этой GPTQ-версии. Для исходной модели указана лицензия Apache 2.0; отдельная карточка квантизованной версии не содержит дополнительных лицензионных условий.

sfmunfilteredmidtrainalignment-3k4k5ksimpleavgmerge — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit. В линейном слиянии использованы предобученные чекпойнты на шагах 3000, 4000 и 5000; последний указан как базовый. Архитектура — GPT-NeoX, модель плотная, содержит 8,8 млрд параметров и принимает текст для генерации текста. Нативная длина контекста — 16 384 токена; модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста. Лицензия в доступных данных не указана.

Модель SongTonyLi/SFT_D1chosen_top3KSamples — дообученная языковая модель семейства Llama на основе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit. Разработчик — SongTonyLi; обучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для генерации текста. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. В карточке указана поддержка английского языка. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelOgno — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelOgno-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; для генерации текста ей доступен контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит конкретных сведений о языках, специализации или результатах оценки качества.

YamshadowInex12_Experiment26Yam — объединённая модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Yam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Объединение двух моделей указано в карточке; конкретные специализация, языки и сравнительные преимущества не описаны. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_YamStrangemerges_32 — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированные сценарии или языковую специализацию модели.

YamT3qm7xp_ShadowOgno — объединённая методом слияния модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/ShadowOgno-7B. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения подтверждают назначение для генерации текста, но не описывают специальные навыки или ограничения качества.

Это диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель разработана ShenaoZ и дообучена на основе ShenaoZ/0.00005_withdpo_4iters_bs256_5102lr_iter_2 методом DPO на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для диалога и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT.

ishikaa/acquisition_generator_AS_confidence_numina_qwen14b — генеративная языковая модель из семейства Qwen2, доступная через библиотеку Transformers. В метаданных указаны размер около 14 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и поддержка задачи text-generation; в тегах также отмечен conversational-сценарий. Разработчик, базовая модель, языки и назначение дообучения в карточке не описаны. Модель может применяться для генерации и продолжения текста, формирования ответов в диалогах и подготовки черновиков на основе текстового запроса. Сильными сторонами являются крупный размер и длинный контекст, однако специализированные качества модели, результаты оценки, данные обучения и практическая эффективность не подтверждены в README. Лицензия в предоставленных материалах не указана, поэтому условия распространения и коммерческого использования необходимо проверять отдельно.

laion/anh-bloomz-7b1-mt-cross-lingual — дообученная модель семейства BLOOMZ, созданная LAION на основе bloomz-7b1-mt с использованием набора инструкций cross_lingual.jsonl из laion/Anh. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 9,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций в многоязычных сценариях. Она может применяться для ответов на запросы и генерации текста на разных языках; доступный контекст составляет 2048 токенов. Модель использует архитектуру BloomForCausalLM и формат PyTorch, а для запуска подходит библиотека Transformers. В карточке указана лицензия bigscience-openrail-m. Поддерживаемые языки описаны как многоязычные без перечисления отдельных языков. Указанные данные не содержат результатов оценки качества или подробностей об ограничениях сверх размера контекста и условий лицензии.

Clown-DPO-Extended — языковая модель для генерации текста, созданная Arcee AI на основе CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo с помощью mergekit. При расширении архитектуры Mistral каждые пять слоёв добавлялся новый слой; параметры o_proj и down_proj новых слоёв инициализировались нулями по подходу LLaMA Pro. Модель содержит 8,9 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в задачах общего назначения. В README приведены результаты базовой модели из набора OpenLLM, а не отдельная оценка Clown-DPO-Extended. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели unsloth/ERNIE-4.5-0.3B-PT на Hugging Face совпадает с карточкой baidu/ERNIE-4.5-0.3B-PT, поэтому описание составлено по ней. ERNIE-4.5-0.3B-PT — компактная текстовая плотная авторегрессионная модель семейства ERNIE 4.5, разработанная Baidu. Это вариант с весами PyTorch для Transformers; модель прошла постобучение и предназначена для понимания и генерации текста, включая диалоговые сценарии. Она содержит 318,2 млн параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для запуска через библиотеку Transformers требуется версия 4.54.0 или новее; также в README приведён пример обслуживания через vLLM. Модель принимает и генерирует текст. В карточке указаны английский и китайский языки. Лицензия Apache-2.0. Карточка описывает ERNIE 4.5 в целом как мультимодальное семейство, но именно вариант 0.3B-PT обозначен как текстовая модель, поэтому возможности обработки изображений ему не приписываются.

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_YamMulti_verse_model — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Experiment28M7-7B — объединённая Maxime Labonne модель семейства Mistral с плотной архитектурой для авторегрессионной генерации текста. Она создана методом SLERP из yam-peleg/Experiment28-7B и liminerity/M7-7b с помощью автоматического слияния; конфигурация задаёт веса отдельно для слоёв self-attention и MLP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового ввода. В репозитории указаны веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или сведений о специализированных предметных областях.

FoxBeagle-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit из shadowml/WestBeagle-7B и alnrg2arg/test3_sft_16bit. В карточке указано слияние методом slerp; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель поддерживает диалоговый режим и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сценариев, где требуется отвечать на сообщения или продолжать текст с учётом длинного контекста. README не приводит результатов оценки качества или сведений о целевых областях применения. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.

HX-Mistral-3B_v0.1 — текстовая диалоговая модель семейства Mistral, созданная сообществом mergekit-community линейным слиянием предобученных языковых моделей с помощью mergekit. В README указан Mistral-7B-Instruct-v0.2; метаданные также связывают модель с ним как с базовой. Модель содержит 3,6 млрд параметров, построена на архитектуре MistralForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции. Она принимает текст и генерирует текст; в репозитории указаны веса Safetensors и библиотека Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

InnerILLM-0x00d0-Ox0dad0-nous-nous-v2.0-7B-slerp — языковая модель, созданная InnerI слиянием методом SLERP через LazyMergekit моделей OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и 0x0dad0/nous_nous_v2_0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста. Она принимает текст и формирует текстовые продолжения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16. Модель подойдёт для текстовых диалогов и генерации текста, однако карточка не приводит оценок качества, конкретных рекомендаций по применению или сведений о поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели ccrains/larson-72b-dpo-1.0.4 на Hugging Face совпадает с карточкой ccrains/larson-72b-dpo-1.0.3, поэтому описание составлено по ней. Larson-72B-DPO-1.0.3 — языковая модель для генерации текста, опубликованная ccrains. Это плотная модель семейства Llama с 71 млрд параметров, представленная в формате safetensors; для диалога рекомендуется шаблон запросов Llama 2. Карточка описывает её как дообученную версию Qwen-72B, однако точный идентификатор базовой модели не указан. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В метаданных указан контекст длиной до 32 768 токенов, а README заявляет поддержку английского языка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0 согласно метаданным; README дополнительно просит соблюдать условия лицензии базовой модели. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений применения.

MeliodasPercival_01_Strangemerges_32Yam — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Strangemerges_32Yam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, где требуется продолжать запрос или формировать ответ на естественном языке. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Языки в карточке не перечислены, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает результаты оценки качества или специальные ограничения; качество ответов и пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

mergekit-community/mergekit-ties-hwemsto — объединённая большая языковая модель, созданная сообществом с помощью mergekit и метода TIES. В качестве базы использована 01-ai/Yi-34B; в слияние также вошли abacusai/Smaug-34B-v0.1 и anthracite-org/magnum-v3-34b. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 33,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется языковая модель общего назначения. Она работает с текстом и поддерживает контекст до 4096 токенов. В README указаны веса float16 и настройки объединения с разреженностью 0,5 для двух дополнительных моделей. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

ehristoforu/mistral-distil-test-2 — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом passthrough из unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407. В конфигурации указаны слои 0–16 и 18–32 исходной модели; метаданные каталога относят её к дообученным моделям. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, число параметров — 9,2 млрд. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы. Для работы требуется Transformers. В метаданных указан контекст длиной до 1 024 000 токенов, однако README не описывает качество модели или проверку работы с такой длиной контекста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT-BM-gemma-2-9B — языковая модель, созданная разработчиком zelk12 слиянием двух предварительно обученных моделей Gemma 2 9B с помощью mergekit и метода SLERP. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Gemma2ForCausalLM, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Размер модели — 9 млрд параметров, нативное окно контекста — 8192 токена; веса опубликованы в формате safetensors. Модель подходит для диалоговой генерации и других сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. README указывает на слияние zelk12/MT-BB-gemma-2-RAt0.75v0.1Rv0.4-9B и zelk12/MT-MU-gemma-2-Rv0.3G-9B, с базовой моделью zelk12/MT-BB-gemma-2-RAt0.75v0.1Rv0.4-9B и типом данных bfloat16. Данные о поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.