III.8Договоры, юридическая работа и compliance

GPT-6 Sol Pro — вариант GPT-6 Sol от OpenAI, работающий с режимом рассуждений pro для получения более качественных ответов на сложных задачах. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы; карточка не уточняет архитектуру, размер, контекст и поддерживаемые языки. В метаданных задача модели указана как image-text-to-text, однако README описывает только текстовый режим и не сообщает о работе с изображениями. Лицензия в предоставленных данных не указана.

openbmb/MiniCPM-V-4_5-AWQ — квантованная в формате AWQ версия мультимодальной модели MiniCPM-V 4.5, разработанная командой OpenBMB. Модель предназначена для понимания одиночных и нескольких изображений, видео, OCR, разбора документов и визуально-языкового диалога, включая локальное использование на мобильных и обычных устройствах. Модель построена на Qwen3-8B и SigLIP2-400M и содержит около 8 млрд параметров. Она поддерживает более 30 языков, обрабатывает изображения высокого разрешения с произвольным соотношением сторон и площадью до 1,8 млн пикселей, а также видео с высокой частотой обновления — до 10 кадров в секунду. Унифицированный 3D-Resampler сжимает видеотокены до 96 раз, а архитектура на основе LLaVA-UHD снижает количество визуальных токенов при работе с изображениями. Доступны режимы быстрого и глубокого рассуждения. Сильные стороны модели — заявленные высокие результаты в визуально-языковых задачах, OCR, распознавании рукописного текста, анализе PDF и длинных видео, а также возможность эффективного запуска через llama.cpp, Ollama, vLLM и SGLang. Ограничения, включая точные требования к памяти и аппаратному обеспечению, контекстное окно и условия коммерческого использования, в README не указаны. README также не содержит явной информации о лицензии, поэтому условия распространения следует уточнять отдельно.

giraffe176 выпустил объединённую модель Open_Hermes_Orca_Mistral-7B — языковую модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit: объединяет teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса safetensors; в README указана точность float16. Лицензия — Apache-2.0. README приводит результаты оценки на нескольких тестах, но не описывает отдельные гарантии качества или ограничения применения.

R1-Qwen2.5-7B-Instruct — дообученная pe-nlp разговорная языковая модель на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct, обученная на датасете Sky-T1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; она принимает текст и выдаёт текст. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и преобразования текста, а также сценариев с интерфейсом вызова инструментов. В карточке не приведены результаты оценки качества и подробные ограничения. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензирования репозитория и базовой модели.

SN-13B-8k-Instruct — языковая модель SambaNova Systems с 13 млрд параметров, предварительно обученная и дообученная следовать инструкциям на системах SambaNova DataScale. Модель предназначена для понимания длинных последовательностей и диалогового взаимодействия; поддерживает контекст до 8192 токенов и работает с текстом. В README указан английский язык, хотя модель также описана как многоязычная базовая модель для чата. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и задач, где нужно учитывать длинный текстовый контекст. Она может галлюцинировать, повторяться, выдавать токсичный контент, а её возможности в программировании и сложной математике ограничены. Разработчик не рекомендует применять её в критически важных системах и автоматизированных процессах, влияющих на безопасность или значимые решения. Лицензия — Apache 2.0; модель заявлена для коммерческого и исследовательского использования.

EVA-Meissa-big-pro-v2 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором win10 с помощью mergekit и метода passthrough. В слияние включена win10/EVA-Meissa-mini-pro-v2; метаданные также указывают её как базовую модель и описывают связь как дообучение. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 21,1 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно до 65 536 токенов. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Experiment26Neuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель Mistral, созданная путём слияния automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат Safetensors; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

0x Mini — языковая модель Ozone AI для генерации текста и диалоговых приложений. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama, дообученная на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct; в репозитории указано 7,5 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для продолжения текста, суммаризации, перевода, чат-ботов и создания контента, в том числе при ограниченных вычислительных ресурсах. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Для базовой модели указан контекст до 131 072 токенов. Карточка заявляет быструю генерацию и пригодность для компактного развёртывания, но не приводит сравнительных тестов, подтверждающих эти заявления. Используется лицензия Llama 3.1; применяйте модель с учётом её условий.

MaziyarPanahi/Mistral-T5-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и ignos/Mistral-T5-7B-v1. Архитектура MistralForCausalLM, плотная модель на 7,1 млрд параметров; принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговых сценариях. Базовая Mistral-7B-Instruct-v0.2 и конфигурация слияния указаны в карточке модели; метаданные указывают формат safetensors. Доступна по лицензии Apache-2.0. Языковые характеристики отдельно не описаны.

imi2/Meta-Llama-3-120B-Instruct-merged — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе NousResearch/Meta-Llama-3-70B-Instruct. Модель содержит 120,8 млрд параметров, использует формат safetensors и доступна для работы через Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекст составляет 8192 токена. Данные указывают на поддержку текстового ввода и генерации текста; сведения о специальных предметных областях и языковом охвате не приведены. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

MiniCPM-MoE-8x2B — генеративная языковая модель от OpenBMB на архитектуре decoder-only Transformer с механизмом Mixture-of-Experts: в каждом слое восемь экспертов, из которых для каждого токена активируются два. Это версия после instruction tuning, без дополнительных методов RLHF; модель содержит 2,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания и редактирования текстов, а также для классификации текста. Для запуска доступны Transformers и vLLM; веса представлены в формате PyTorch с точностью bfloat16. Модель генерирует ответы на основе обучающих текстов и не выражает личных мнений. Сгенерированную информацию следует проверять. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/mistral-ft-optimized-1218-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mistral-ft-optimized-1218 методом SLERP. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы для генерации ответов и диалога. Модель предназначена для следования инструкциям, общения и генерации текста. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о специальных языковых возможностях или оценках качества.

Mobius-RWKV-Chat-12B-128k-v4-HF — разговорная языковая модель TimeMobius на архитектуре RWKV v5.2, представленная в формате Hugging Face. Она построена на базе Mobius-mega-12B-128k-base и содержит 13,8 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, письма, ролевых диалогов и некоторых сценариев RAG; автор рекомендует использовать несколько примеров в запросе, хотя работает и формат диалога User/Assistant. В карточке заявлена многоязычная поддержка и контекст до 128 тыс. токенов. Архитектура описана как смешанная state-based RNN, CNN и Transformer; для запуска в fp16 требуется около 24 ГБ видеопамяти. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. README также упоминает запуск в int8 и nf4 с меньшими требованиями к памяти, но доступные метаданные не подтверждают наличие соответствующих квантованных файлов.

MaziyarPanahi/openchat-3.5-0106-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она создана слиянием моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и openchat/openchat-3.5-0106 методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана на диалоговое использование и генерацию ответов на текстовые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Язык обучения или преимущественные языки в предоставленных данных не обозначены.

RefalMachine RuadaptQwen2.5-32B-Pro-Beta — русскоязычная адаптация модели T-pro-it-1.0, опубликованная RefalMachine. Она основана на плотной архитектуре Qwen2.5 с 32 млрд параметров и предназначена для диалоговой генерации текста на русском языке. Модель объединяет базовые модели Qwen/Qwen2.5-32B и t-tech/T-pro-it-1.0, а затем адаптирована с помощью замены токенизатора, продолженного предобучения на русскоязычном корпусе и техники Learned Embedding Propagation (LEP). В метаданных указан контекст 32 768 токенов. Расширенный токенизатор на основе cl100k и униграммного словаря размером 48 тысяч токенов, по заявлению авторов, повышает скорость генерации русскоязычного текста до 60% относительно T-pro-it-1.0 при сравнении на одинаковых последовательностях. Модель подходит для русскоязычного диалога, ответов на вопросы и написания текстов; также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Авторы предупреждают, что ответы отражают данные обучения, а предобучение исходной сторонней модели ими не контролировалось; результаты оценки качества в карточке приведены не полностью.

google/t5gemma-l-l-prefixlm — предварительно обученная текстовая модель Google из семейства T5Gemma с энкодером и декодером размера L, адаптированная с помощью PrefixLM. Архитектура encoder-decoder преобразует текст в текст; модель относится к варианту T5Gemma, созданному на основе подхода Gemma, и предназначена для генерации текста по входному запросу. Модель можно применять для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и других задач генерации, а энкодер — для классификации и понимания текста. В карточке указана поддержка английского языка. Весы опубликованы в формате safetensors; лицензия — Gemma. К сильным сторонам относятся универсальность текстовых задач и возможность использовать модель в средах с ограниченными ресурсами. Возможны ошибки в фактах и рассуждениях, трудности с неоднозначными формулировками и нюансами языка, а результаты зависят от данных обучения и контекста запроса.

VirtuosoSmall-InstructModelStock — объединённая языковая модель на базе Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом Model Stock. В слиянии использованы arcee-ai/Virtuoso-Small как базовая модель, а также Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b, Qwen2.5-Lumen-14B и miscii-14b-1028. Модель содержит 14 млрд параметров, работает через Transformers и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на инструкции. Заявленная длина контекста — 131072 токена. Карточка указывает формат safetensors; лицензия и конкретные языки использования в предоставленных данных не приведены.

QuixiAI/WizardLM-7B-V1.0-Uncensored — текстовая модель генерации на базе архитектуры LLaMA с 6,6 млрд параметров. Это переобученная версия WizardLM-7B-V1.0: автор использовал отфильтрованный набор данных, чтобы снизить частоту отказов, уклончивых ответов и проявлений предвзятости. Модель обучена на инструкциях в формате Vicuna-1.1 и предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 2048 токенов. Карточка указывает, что у модели ослаблены защитные ограничения, но отмечает, что она не является полностью «без цензуры». Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по доступным сведениям определить нельзя.

EuroLLM-22B-Instruct — многоязычная большая языковая модель на 21,9 млрд параметров, разработанная консорциумом европейских университетов и компаний во главе с Instituto Superior Técnico — University of Lisbon при финансировании Европейского союза. Это плотный Transformer на базе архитектуры Llama; модель дообучена следовать инструкциям и поддерживать диалог. Контекстное окно — 32 768 токенов. Модель предназначена для многоязычных диалогов, выполнения общих инструкций и машинного перевода, в том числе между официальными языками ЕС. По данным карточки, предшествующая базовая модель EuroLLM-22B обучена на 4 трлн токенов из веб-данных, параллельных корпусов и высококачественных источников. Заявлена поддержка болгарского, хорватского, чешского, датского, нидерландского, английского, эстонского, финского, французского, немецкого, греческого, венгерского, ирландского, итальянского, латышского, литовского, мальтийского, польского, португальского, румынского, словацкого, словенского, испанского, шведского, арабского, каталанского, китайского, галисийского, хинди, японского, корейского, норвежского, русского, турецкого и украинского языков. Разработчики отмечают высокие результаты на задачах перевода и многоязычных бенчмарках. Модель не выровнена по человеческим предпочтениям и может выдавать галлюцинации, вредоносный контент или ложные утверждения. Лицензия — Apache 2.0.

EuroLLM-9B-Instruct-2512 — мультиязычная языковая модель с 8,6 млрд параметров, разработанная консорциумом Instituto Superior Técnico — University of Lisbon, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh, Aveni, Unbabel и другими научными и коммерческими организациями при финансировании Европейского союза. Это дообученная версия EuroLLM-9B-2512 для диалогового взаимодействия и генерации текста; в ней применены расширение контекста и обновлённая схема постобучения. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama и поддерживается библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога на европейских и других языках, включая русский, английский, арабский, китайский, хинди, японский и корейский. Родной размер контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache License 2.0. Разработчики предупреждают, что модель не выровнена по человеческим предпочтениям и может галлюцинировать, выдавать вредоносный контент или ложные утверждения. Эти особенности следует учитывать при использовании ответов без проверки.

Fialka-7B-v2 — языковая модель семейства Llama, разработанная авторами Fialka. Модель содержит 6,6 млрд параметров и предназначена для выполнения инструкций и общения на русском языке; версия 2.0 обучена на наборе инструкций. Для запросов используется формат Zephyr. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 4096 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Авторы отмечают, что более новая версия Fialka V3 точнее генерирует русский текст; отдельные оценки качества для этой версии не приведены.

GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5-bf16 — диалоговая модель семейства GigaChat, основанная на ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5. В репозитории указана архитектура DeepseekForCausalLM, формат весов PyTorch bf16 и размер 3,1 млрд параметров. Модель рассчитана на диалог и генерацию текста, поддерживает контекст до 131 072 токенов и русский и английский языки. В этой версии улучшен alignment: в README сообщается о росте результатов Arena Hard RU с 20,8 до 29,6 и Arena General с 41,1 до 49,1; остальные приведённые метрики остались на прежнем уровне. Подходит для ведения диалога и генерации ответов на запросы. Для запуска README приводит пример использования с Transformers, PyTorch и Accelerate; также доступны варианты весов fp32 и int8, а отдельно — сборки GGUF и Ollama. Модель дообучена на базовой версии GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5 и распространяется по лицензии MIT. Результаты метрик отражают сведения из карточки модели; независимые оценки качества и ограничения в предоставленном README не описаны.

Llama-3-Mistral-v0.2-Instruct-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением моделей Meta Llama 3 8B Instruct и Mistral 7B Instruct v0.2 методом SLERP с помощью LazyMergekit. Это плотная авт autoreгрессионная архитектура семейства Llama для генерации текста и ответов на инструкции; в репозитории указано 7,5 млрд параметров. Модель рассчитана на диалоговое использование и выполнение запросов на естественном языке. Она принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 8192 токена. Данные о целевых языках в карточке не приведены. Модель распространяется под лицензией MIT. Карточка не сообщает о специальных ограничениях качества или безопасности.

MeliodasPercival_01_T3qm7xpStrangemerges_32 — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xpStrangemerges_32-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mistral-7B-Instruct-guidance-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая языковая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Mistral-7B-Instruct-guidance. Модели объединены методом SLERP с настройками по слоям и типам блоков; архитектура — плотная причинная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции. Она принимает текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и выдаёт текст. В метаданных не указаны поддерживаемые естественные языки; поэтому конкретные языки не перечисляются. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_Inex12Neural — слитая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Inex12Neural-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста на основе текстового запроса; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают специализацию по языкам или прикладным областям, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Качество и конкретные возможности зависят от запроса и сценария применения.

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением моделей с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалогах и может использовать шаблоны ChatML и neural-chat-7b-v3-2. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. README приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 70,2, ARC и HellaSwag; эти результаты описывают оценивание, но не гарантируют качество в конкретном применении.

PandafishHeatherReReloaded — объединённая модель для генерации текста, созданная MysticFoxMagic методом slerp с помощью LazyMergekit на основе MysticFoxMagic/HeatherSpell-7b и ichigoberry/pandafish-2-7b-32k. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Веса опубликованы в формате Safetensors; при объединении использована точность bfloat16. В метаданных указана лицензия, но её условия здесь не раскрыты.

google/t5gemma-s-s-ul2-it — англоязычная instruction-tuned encoder-decoder-модель Google из семейства T5Gemma. Она получена дообучением базовой google/t5gemma-s-s-ul2, адаптированной из decoder-only-модели по схеме UL2; веса опубликованы в формате safetensors. Архитектура использует энкодер и декодер размера S. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям, в том числе для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и создания черновиков текстов. Текстовый формат входа и выхода позволяет применять её в сценариях text-to-text и диалоговых приложениях. Карточка не приводит число параметров и длину контекста этой версии. К ограничениям относятся возможные фактические ошибки, смещения в ответах и трудности с нюансами языка или сложными открытыми задачами; качество зависит от обучающих данных и формулировки запроса. Лицензия — Gemma; применяются условия и ограничения использования Gemma.

J.O.S.I.E.3-Beta10-7B-slerp — чат-модель для генерации текста, созданная слиянием Weyaxi/Einstein-v5-v0.2-7B и argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.