III.8Договоры, юридическая работа и compliance

NeuralMona_MoE-4x7B — языковая модель Mixture of Experts, созданная CultriX с помощью LazyMergekit путём объединения четырёх моделей: CultriX/MonaTrix-v4, mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, CultriX/MoNeuTrix-7B-v1 и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B. В метаданных указаны архитектура Mixtral для причинной генерации текста, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовым запросам и диалога в сценариях, где полезны возможности объединённых базовых моделей. README не приводит отдельных результатов оценки или подробного описания сильных сторон, поэтому качество для конкретных задач по имеющимся сведениям оценить нельзя. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_Strangemerges_32Yamshadow — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Strangemerges_32Yamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, а веса опубликованы в формате safetensors. Модель можно применять для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Подробности о языках, обучении и сравнительном качестве в карточке не приведены.

Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO-4bit-MLX — преобразованная в формат MLX 4-битная версия модели Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO от NousResearch. В основе лежит дообученная Mistral-7B-v0.1 с плотной архитектурой MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и выполнения инструкций на английском языке. Её можно применять для чат-ботов, ответов на вопросы, написания и преобразования текстов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Это конверсия с 4-битным представлением весов для MLX; README направляет за подробностями о поведении модели к карточке исходного чекпойнта.

Helsinki-NLP разработала OPUS-MT mul-en — модель машинного перевода с архитектурой Transformer на базе Marian. Она переводит текст с множества исходных языков на английский; в карточке перечислены сотни языковых вариантов, включая русский, испанский, французский, китайский и японский. Модель содержит 58 млн параметров, использует нормализацию и SentencePiece с словарями по 32 тыс. токенов, а длина контекста составляет 512 токенов. Модель предназначена для перевода отдельных текстов и многоязычных потоков на английский. В README приведены тестовые оценки BLEU и chr-F для нескольких языковых пар; качество зависит от исходного языка и домена. Модель принимает и генерирует текст, не предназначена для других модальностей. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Samlagast-7B-bf16 — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В основу слияния вошла paulml/NeuralOmniBeagleMBX-v3-7B; также объединены FelixChao/Faraday-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B. Модель предназначена для генерации текста. Она содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. В карточке указан английский язык. Модель доступна по лицензии Apache-2.0; README также ссылается на отдельные файлы GGUF.

arcee-ai/Saul-Base-Clown-7B-Instruct-slerp — текстовая генеративная модель, созданная объединением Equall/Saul-Base и CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная причинная языковая модель архитектуры Mistral объёмом 7,1 млрд параметров, сохранённая в формате safetensors; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Её можно применять для ответов на запросы, написания и редактирования текстов, а также для задач, где полезны объединённые характеристики исходных моделей. В карточке не приведены отдельные результаты оценки качества или сведения о поддерживаемых языках. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов и поведение могут зависеть от используемого шаблона промпта; самостоятельные сведения о тестировании и ограничениях в карточке отсутствуют.

ShadowYamshadow_Inex12Strangemerges_30 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где нужны ответы или продолжение текста на основе запроса. Модель объединяет automerger/ShadowYamshadow-7B и automerger/Inex12Strangemerges_30-7B. Контекст — до 32 768 токенов. Метаданные указывают задачу text-generation; сведения о специализации на конкретных языках или областях не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Solar Pro 3 — языковая модель Upstage с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE). Она содержит 102 млрд параметров, из которых 12 млрд активируются при каждом проходе. Модель предназначена для генерации текста; в карточке она описана как мощная и вычислительно эффективная. README обрывается до подробностей об оптимизации, поэтому конкретные сценарии, поддерживаемые языки, размер контекста и ограничения установить нельзя. Метаданные указывают задачу text-generation и дату публикации 27 января 2026 года; лицензия не указана в предоставленных источниках.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Strangemerges_32Strangemerges_30 — объединённая модель на базе Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Сведения о конкретных языках и специализированных областях применения в доступных материалах отсутствуют.

zephyr-7b-spin-iter1-v0 — диалоговая языковая модель Argilla, дообученная на базе argilla/zephyr-7b-spin-iter0-v0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и продолжает серию SPIN: в README приведены результаты оценки, включая средний балл MT-Bench 6,603125. Модель поддерживает текстовый ввод и выдаёт текст. Она распространяется по лицензии Apache 2.0. README не описывает конкретные сценарии применения или ограничения качества, поэтому приведённые результаты оценки не следует трактовать как гарантию для всех задач.

0.001_ablation_iter_1 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная на базе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель предназначена для генерации текста и общения в формате диалога; её можно использовать для ответов на вопросы и ведения текстовых бесед. Модель принимает текст и выдаёт текст. Размер контекстного окна — 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors, лицензия — MIT. README не приводит результаты оценки качества или подробностей об ограничениях, поэтому характеристики ответов для отдельных сценариев по доступным данным определить нельзя.

ShenaoZhang/0.001_idpo_same_iter_1 — дообученная модель Mistral для генерации текста и диалогового общения. Она создана на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и дообучена на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized; в архитектуре используется плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога. Для репозитория указана лицензия MIT. Карточка не содержит сведений о результатах оценки качества или специальных ограничениях применения.

ishikaa/acquisition_generator_AS_gradient_numina_llama8b — языковая модель для генерации текста, размещённая пользователем ishikaa на Hugging Face. В README отсутствуют сведения о разработчике, базовой модели, обучающих данных и лицензии, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить по доступным материалам. Модель относится к семейству Llama и рассчитана на работу через библиотеку Transformers. Её размер составляет 7,5 млрд параметров, а заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные также указывают на conversational-сценарии, поэтому модель может применяться для диалоговой генерации, продолжения текста и создания ответов на текстовые запросы. README не содержит результатов оценки, описания целевых сценариев, рекомендаций по использованию или подтверждённых сведений о языках. Лицензия в доступных данных не указана; условия распространения и коммерческого использования необходимо проверить отдельно перед применением.

CrystalMistral-24B — текстовая генеративная модель семейства Mixtral, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния четырёх моделей: eren23/dpo-binarized-NeuralTrix-7B, macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo, Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp и cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser. Архитектура — MixtralForCausalLM с механизмом смеси экспертов (MoE); в репозитории указаны веса Safetensors, а метаданные содержат размер 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на запросы. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет поддерживаемые языки, качество на конкретных задачах или специальные ограничения применения.

Nitral-Archive/Eris-Daturamix-7b — текстовая генеративная модель, созданная объединением ResplendentAI/Datura_7B и Test157t/Eris-Floramix-7b методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная Mistral-модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка указывает на объединение двух моделей, но не описывает отдельные сценарии применения или языки. По метаданным базовая модель англоязычная и менее склонна к отказам, однако README не уточняет поведение именно этого объединения. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели и у исходных моделей.

MaziyarPanahi/Experiment26T3qm7xp_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26T3qm7xp-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Карточка не описывает специализированные сценарии, обучение, языки или дополнительные возможности, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Весовые файлы опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_ShadowCalme — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Модель основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она принимает текстовые запросы и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации и других задач, где требуется продолжать или создавать текст. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробностей о языковой специализации модели.

Experiment28M7_Experiment24Ognoexperiment27 — объединённая модель для генерации текста на основе двух моделей Mistral: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment24Ognoexperiment27-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_Experiment28Inex12 — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment28Inex12-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых сценариях, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. В карточке не описаны её обучение, целевые языки и специальные области применения; фактическое качество и поведение следует оценивать на задачах конкретного проекта.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment26Experiment24 — объединённая модель семейства Mistral для генерации текста. По карточке, она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста; конкретные языки и специализированные области применения в карточке не описаны. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

FoFoNet-SuperMBX-slerp — языковая модель, созданная слиянием flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и vanillaOVO/supermario_v4 разработчиком репозитория fterry с помощью LazyMergekit. Для объединения использован метод slerp с настройками смешивания для слоёв self-attention и MLP. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Подходит для сценариев генерации текста общего назначения. В карточке не описаны конкретные языки, специализация или оценка качества модели. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

avemio/German-RAG-x-HERMES-LLAMA-MERGED-EXP — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES на основе немецкоязычной модели GRAG-LLAMA-3.1-8B-CPT-HESSIAN-AI с добавлением GRAG-LLAMA-3.1-8B-MERGED-HESSIAN-AI и Hermes 3 Llama 3.1 8B от Nous Research. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сценариев RAG на немецком языке; Hermes 3 в составе слияния добавляет диалоговые и инструкционные возможности. Для работы требуются Transformers и формат весов safetensors; в модели используется шаблон чата ChatML. Карточка не сообщает результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Magnum v4 22B — языковая модель, разработанная организацией Anthracite и представленная в формате GGUF-квантизаций. Она дообучена на базе Mistral-Small-Instruct-2409 и создана для воспроизведения качества прозы моделей Claude 3, в частности Sonnet и Opus. Модель предназначена для текстовой генерации и диалоговых сценариев, включая написание и редактирование текстов, следование инструкциям и использование в чат-интерфейсах, например SillyTavern. Указан английский язык. Размер модели — 22 млрд параметров; поддерживается контекст длиной до 32 768 токенов. Модель работает в текстовой модальности, а README описывает стандартный формат промпта Mistral с системным сообщением, пользовательскими запросами и ответами ассистента. К сильным сторонам относятся ориентация на высокое качество прозы, большой контекст и доступность в GGUF для локального запуска с подходящими инструментами. Ограничения включают отсутствие заявленных мультимодальных возможностей, отсутствие количественных результатов бенчмарков и неполное описание характеристик безопасности. Модель обучалась в течение двух эпох методом полно-параметрического дообучения на нескольких датасетах, связанных с инструкциями, диалогами и качеством письма. Лицензия указана как other с названием mrl; дополнительные условия в README не раскрыты.

MavenCat — объединённая Джеффери Лавли модель для генерации текста на основе двух моделей: occultml/CatMarcoro14-7B-slerp и jefferylovely/AiMaven-SmartMarc. Она использует архитектуру Mistral с плотной причинной языковой моделью на 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Объединение выполнено методом SLERP с помощью LazyMergekit; в репозитории указаны веса в формате safetensors и тип данных bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на длинном контексте. Карточка не описывает конкретную специализацию, поддерживаемые языки или оценку качества. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 требует атрибуции и ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий.

MeliodasPercival_01_Experiment29Experiment24 — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации продолжений и диалоговых ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка описывает её как слияние двух моделей, но не приводит сравнительных оценок качества, подробностей о методе объединения или сведений о специально поддерживаемых языках. Поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять на собственных примерах.

mergekit-community/mergekit-passthrough-kfpckkg — языковая чат-модель на архитектуре Llama, созданная сообществом с помощью mergekit из Undi95/Meta-Llama-3-8B-Instruct-hf. При слиянии методом passthrough выбраны и объединены диапазоны слоёв исходной модели; для части слоёв заданы нулевые коэффициенты для проекций o_proj и down_proj. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Модель содержит 11,6 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; для общения с ней предусмотрена возможность chat. Нативный контекст — 8192 токена. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. В метаданных не указана лицензия, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

MixtureofMerges-MoE-2x7b-v0.01b-SLERP — языковая модель с архитектурой Mixtral MoE, полученная слиянием методом SLERP через mergekit. В слиянии использованы yunconglong/Truthful_DPO_TomGrc_FusionNet_7Bx2_MoE_13B и jsfs11/MixtureofMerges-MoE-2x7b-v6; карточка указывает базовой моделью первую из них. В каталожных метаданных размер указан как 7,1 млрд параметров, а длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в диалоговых сценариях, ответах на запросы и создании текстового контента. Базовая модель прошла настройку DPO с предпочтением правдивых ответов, однако отдельных оценок качества или гарантий правдивости для данного слияния карточка не приводит. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

NeuralQuant-9B — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, опубликованная mlabonne. Она создана слиянием через mergekit двух моделей: quantumaikr/quantum-v0.01 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B; конфигурация использует метод passthrough и формат bfloat16. Модель содержит около 8,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Карточка не уточняет целевые сценарии, языки или отдельные специализированные возможности. Репозиторий распространяет веса в safetensors под лицензией Apache-2.0.

Eric111/openchat-3.5-0106-128k-DPO_dpo-binarized-NeuralTrix-7B — объединённая модель от автора Eric111, созданная с помощью mergekit из Eric111/openchat-3.5-0106-128k-DPO и eren23/dpo-binarized-NeuralTrix-7B методом SLERP. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Заявленная длина контекста — 131072 токена. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит результаты оценки качества и подробностей о поддерживаемых языках; возможностей за пределами генерации текста карточка не заявляет.

Модель создана как линейное слияние нескольких предварительно обученных языковых моделей с помощью mergekit. В качестве базовой использована версия filtered_e2e_alignment на шаге global_step7000; также объединены версии с шагов 3000, 4000, 5000 и 6000. Архитектура — плотная авторегрессионная GPT-NeoX, около 8,8 млрд параметров; модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Карточка не уточняет языки обучения, специализацию или сравнительные преимущества, поэтому её следует рассматривать как универсальную языковую модель. Лицензия в предоставленных данных не указана.