III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Модель sfmunfilterede2ealignment-1k2k3kweightedavgmerge — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit. В качестве базовой использована контрольная точка global_step3000; в объединение также вошли контрольные точки global_step1000 и global_step2000. Применён метод Linear merge. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX, содержит 8,8 млрд параметров и принимает текст для генерации текста. Заявленная длина контекста составляет 16 384 токена; карточка также отмечает диалоговую возможность. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Thespian-LLaMa-70B — экспериментальная объединённая языковая модель от TareksGraveyard, созданная методом mergekit из нескольких моделей семейства Llama. Для объединения использован метод della, а базой служила nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B; в состав также вошли модели EVA-UNIT-01, Sao10K, SicariusSicariiStuff и TheDrummer. Модель предназначена для диалогового общения и генерации текста. Она построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Автор описывает результат как удачный, но отмечает, что его другая модель, Progenitor-V1.1-LLaMa-70B, по его мнению, получилась лучше. Модель лицензирована по условиям llama3.3. README не приводит оценки качества или подробные ограничения применения, поэтому результат генерации следует проверять в конкретных сценариях.

YamshadowInex12_Experiment26Strangemerges_32 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_32-7B. Модель принимает текст и может использоваться для генерации продолжений и ответов в пределах контекстного окна до 32 768 токенов. Данные представлены в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не описывает специальные сценарии применения или языковую специализацию модели.

YamshadowInex12_Multi_verse_modelM7 — слитая модель генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специальные сценарии, языковую специализацию или результаты оценки качества.

All_like128-zephyr-7b-sft-full — диалоговая языковая модель, созданная дообучением alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках и результаты оценки качества. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Beetle-FineWeb2-24B — генеративная языковая модель для продолжения и создания текста, опубликованная на Hugging Face под идентификатором beetle-bilingual-balanced-b1-fineweb-rus-eng. По названию модели она ориентирована на двуязычные русско-английские сценарии и относится к классу моделей размером 24B параметров. Модель предназначена для генерации текста на основе заданного контекста: написания продолжений, черновиков, ответов и других текстовых материалов. В метаданных указаны поддержка Transformers и формат safetensors, а также pipeline text-generation. README содержит автоматически созданное описание без сведений о разработчике, лицензии, обучающих данных, оценке качества и рекомендуемых сценариях использования.

Модель Henryk — дообученная для ответов на вопросы на нидерландском языке версия многоязычной BERT-модели Google bert-base-multilingual-cased. Она принимает вопрос и текстовый фрагмент и извлекает из него ответ, включая возможность определить, что ответа в тексте нет. Модель предназначена для поиска ответов в документах и других текстах на нидерландском языке. Основа использует архитектуру BERT: 12 слоёв, скрытый размер 768 и 12 голов внимания. В карточке указано 205,1 млн параметров, контекст — до 512 токенов; доступны веса PyTorch и Flax. Для дообучения использован машинный перевод SQuAD 2.0 на нидерландский: в README отмечены возможная потеря примеров из-за несовпадений переводов и риск ошибок в разметке. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Franken-MistressMaid-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением нескольких предварительно обученных моделей методом TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована mistralai/Mistral-7B-v0.1; в объединение также вошли ibm/merlinite-7b, l3utterfly/mistral-7b-v0.1-layla-v4, SanjiWatsuki/Sonya-7B, NeverSleep/Noromaid-7b-v0.2 и migtissera/SynthIA-7B-v1.3. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка не описывает конкретные сценарии применения, языки или ограничения качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

sapkotapraful/FullyOCR-2-dev — дообученная с помощью TRL модель на базе unsloth/Qwen3.5-0.8B. По метаданным это плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration, предназначенная для обработки изображений с формированием текстового ответа. В карточке Hugging Face указана задача image-text-to-text и возможность работы с изображениями. Модель можно применять для извлечения текста и сведений из изображений, а также для вопросов и ответов по визуальным материалам. README содержит пример диалоговой генерации текста, но не описывает специализированные OCR-возможности, обучающие данные, качество распознавания, поддерживаемые языки или длину контекста. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Inex12Neuralsynthesis-7B — автоматически объединённая языковая модель, созданная Maxime Labonne на основе MSL7/INEX12-7b и Kukedlc/NeuralSynthesis-7B-v0.3 методом dare_ties. В конфигурации слияния для NeuralSynthesis указаны density 0,53 и weight 0,6; веса представлены в формате safetensors, архитектура — MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Данных о целевых языках и специализированных областях применения в предоставленных источниках нет.

Llama-3-8B-Ultrachat-200K — диалоговая языковая модель, полученная дообучением Meta-Llama-3-8B с помощью Axolotl. Она предназначена для генерации ответов в формате беседы. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст; нативный размер контекста — 8192 токена. В карточке указан результат оценки: loss 0,8219. Данные обучения названы как None, а подробности о наборе данных, сценариях применения и ограничениях не приведены. Для использования действует лицензия Llama 3.

MeliodasPercival_01_YamMulti_verse_model — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не описывают отдельные специализации, языковое покрытие или результаты оценки качества.

mergekit-community/mergekit-slerp-eundxnq — языковая модель, созданная сообществом с помощью mergekit путём слияния Meta-Llama-3-8B и Meta-Llama-3-8B-Instruct методом SLERP. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Слияние базовой и инструкционной версий Llama 3 объединяет возможности продолжения текста и следования инструкциям. Модель принимает текст и выдаёт текст; метаданные отмечают поддержку чата. README не приводит отдельные результаты оценки качества или сведения о поддерживаемых языках, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Для использования действуют условия лицензии базовых моделей Meta-Llama-3.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment26Experiment24 — языковая модель MaziyarPanahi, полученная слиянием двух моделей: automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной архитектурой и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Neurotic-Momningojask-slerp — объединённая модель для генерации текста, созданная liminerity с помощью mergekit. В слиянии методом slerp использованы liminerity/merge и CorticalStack/neurotic-crown-clown-7b-ties; базовой указана liminerity/merge. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Для неё указан контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не описывает отдельные специализации или результаты оценки качества.

S4sch/Open-Hermes-2.5-neural-chat-3.1-frankenmerge-11b — объединённая плотная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная чередованием слоёв teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Intel/neural-chat-7b-v3-1 методом passthrough. В репозитории указаны 11,3 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors; модель предназначена для диалоговой генерации текста. Её можно использовать для ведения беседы и генерации ответов на текстовые запросы. README не приводит результатов бенчмарков, поэтому качество и преимущества слияния по сравнению с исходными моделями не подтверждены. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B — причинная языковая модель семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров, разработанная командой Qwen и размещённая пользователем fatymahaly. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая работу через интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указан английский язык. Использование описано через библиотеку Hugging Face Transformers. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает контекстное окно, качество на конкретных задачах или ограничения применения; поддержка вызова инструментов обозначает интерфейсную возможность и сама по себе не гарантирует корректное выполнение действий.

3MPER0RR/Qwen3.8-27B-3MPER0RR-abliterated — дообученная диалоговая модель семейства Qwen, созданная 3MPER0RR на основе Qwen/Qwen3.8-27B. В метаданных указаны плотная архитектура Qwen3.5, 27 млрд параметров для базовой модели и поддержка генерации текста и чата. Модель подходит для диалогов и генерации текста. Карточка сообщает, что модель прошла тестирование и была сохранена, но не описывает метод дообучения, языки, контекстное окно или отдельные возможности версии «abliterated». Лицензия — Apache 2.0.

Seamaiiza-7B-v3-32k — языковая модель AlekseiPravdin, полученная слиянием трёх моделей семейства Mistral с помощью mergekit и метода dare_ties. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache 2.0. Модель подходит для ведения диалога и генерации продолжений текста. Данные карточки не уточняют поддерживаемые естественные языки, специализацию по областям или результаты оценивания качества.

Это языковая модель GPT-NeoX объёмом 8,8 млрд параметров, созданная объединением нескольких предварительно обученных чекпойнтов с помощью mergekit. В качестве основы использован чекпойнт global_step10000; в слияние также вошли версии global_step8000 и global_step9000. Применён линейный метод слияния. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 16 384 токена. Репозиторий использует Transformers и формат весов safetensors. В карточке нет сведений о целевых языках, специальных предметных областях или ограничениях качества. Условия лицензии в доступных данных не описаны.

Smoke_7B — дообученная FourOhFour/Vapor_7B модель на архитектуре Qwen2 для генерации текста и диалогов. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README указано, что модель обучена на датасете, обозначенном как None; подробности о данных и результатах оценки ограничены значением loss 1,4023. Модель подходит для генерации ответов в диалогах и других сценариев текстовой генерации. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

VPO-Pess-Zephyr-7B-iter-1 — диалоговая модель генерации текста, созданная дообучением Katayoon/DPO-ONLY-Zephyr-7B на обновлённом и исходном наборах данных. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для чата и генерации текстовых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена Katayoon под лицензией MIT. README не приводит подробностей о назначении наборов данных, оценке качества или ограничениях модели, поэтому её пригодность для конкретных сценариев следует оценивать самостоятельно.

YamshadowInex12_PasticheInex12 — объединённая модель для генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/PasticheInex12-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов и генерации текста. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит дополнительных сведений о языках, обучении и качестве модели.

ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_4iters_bs256_5102lr_iter_1 — дообученная модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она основана на HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обучена на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, включая ответы на вопросы. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка не приводит оценки качества и подробностей о составе обучающих данных. Лицензия — MIT.

Модель ShenaoZhang/0.001_5iters_bs256_nodpo_only4w_iter_3 — дообученная диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана на основе ShenaoZhang/0.001_5iters_bs256_nodpo_only4w_iter_2 и обучена на обновлённом и исходном наборах данных. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия MIT разрешает использование на её условиях. В карточке нет подробных сведений об оценке качества и конкретных ограничениях, поэтому результаты для выбранной задачи следует проверять отдельно.

Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, разработанная ShenaoZ. Модель дообучена на обновлённом и исходном наборах данных поверх ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_sample2_iter_2 и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. Карточка не описывает конкретные области применения и результаты оценки качества; поведение и надёжность следует проверять на целевых задачах.

Aeonium v1.1 Base 4B — базовая языковая модель для обработки и генерации текста на русском языке. Модель разработана Aeonium; опубликованный чекпойнт описан как предварительная версия. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 3,6 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Веса доступны в формате safetensors, для загрузки используется Transformers. Модель предназначена для генерации русского текста и других сценариев, основанных на продолжении текстового контекста. Предварительное обучение проведено на открытых данных, преимущественно на русскоязычных веб-страницах; обучение поддержал TPU Research Cloud. Выпускается по лицензии Apache 2.0. Из-за обучения на широком интернет-корпусе модель может воспроизводить предвзятые или оскорбительные формулировки и выдавать недостоверную информацию. Результаты требуют проверки, особенно при использовании в чувствительных или ответственных сценариях.

Katayoon/DPO-ONLY-Zephyr-7B-iter-1 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная Katayoon на обновлённом и исходном наборах данных. Метаданные отмечают поддержку диалогового режима; основная задача модели — генерация текста. Модель можно использовать для диалоговых сценариев и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Она распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. README не содержит подробностей об оценке качества или ограничениях применения.

Experiment26Yamshadow_PasticheAlloyingotneoy — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/PasticheAlloyingotneoy-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 текста и диалоговых ответов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Подробности о языках, обучении и сравнительном качестве в карточке не приведены.

GenTest-7B-slerp — объединённая модель для генерации текста, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Она объединяет Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b и Kukedlc/NeuralMaxime-7B-slerp методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README не приведены результаты оценки качества, сведения о поддерживаемых языках или конкретные ограничения применения. Лицензия в доступных данных не указана.