III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Llama3-70B-EnSecAI-Ru-Chat — чат-модель EnSec AI, полученная дообучением Meta Llama 3.1 70B на открытых наборах SFT и DPO. Она предназначена для диалога и генерации текста с упором на понимание и ответы на русском языке. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов; в репозитории представлены веса safetensors для Transformers. Карточка сообщает о результатах выше исходной Llama 3 70B Instruct на бенчмарке MERA и о меньшем числе переключений с русского на английский во внутренней оценке. Модель подходит для русскоязычных диалоговых помощников, ответов на вопросы и генерации текста. Она также поддерживает английский язык, однако основной акцент дообучения — русский. Лицензия — Llama 3.1 Community License (llama3); следует учитывать её условия при использовании и распространении.

Maverick-v1.0 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и включающая Kunoichi-DPO-v2-7B и NeuralOmniWestBeaglake-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Объединение выполнено методом task arithmetic. Модель может применяться для ответов в чате, написания и продолжения текста, а также других сценариев генерации на естественном языке. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0; сведения о конкретной языковой специализации и оценках качества в предоставленных данных отсутствуют.

MetaModel_moex8 — языковая модель с архитектурой Mixtral MoE, опубликованная Xenon1. Она создана с помощью mergekit на основе восьми моделей, включая SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и SauerkrautLM-SOLAR-Instruct. Модель содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на нескольких языках. В метаданных перечислены английский, китайский, арабский, немецкий и французский; карточка также помечает модель как многоязычную. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Citaman/Mistral_31_layer — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2. В конфигурации объединены срезы слоёв исходной модели со смещением на один слой; модель содержит 6,9 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Она принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает через библиотеку Transformers. Карточка не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов. Указана базовая модель Mistral-7B-Instruct-v0.2. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/neural-chat-7b-v3-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая модель для генерации текста и ответов на инструкции, созданная MaziyarPanahi слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Intel/neural-chat-7b-v3. Она основана на архитектуре Mistral с плотной сетью и содержит 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель рассчитана на текстовый диалог и использует формат safetensors. Её можно применять для интерактивных диалогов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Веса распространяются по лицензии Apache-2.0. Сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленной карточке отсутствуют.

NeuralDaredevil-12b-32k — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, представленная в репозитории mvpmaster. По карточке, она создана с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/NeuralDaredevil-7B; метаданные классифицируют связь с этой моделью как дообучение. Модель содержит 12,3 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в сценариях с длинным контекстом. Базовая модель описана как диалоговая и DPO-дообученная; в карточке NeuralDaredevil-12b-32k дополнительных специализаций и языков не указано. Файлы представлены в формате safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Pyrhea-72B — объединённая языковая модель на основе Llama, созданная автором saucam с помощью Mergekit из davidkim205/Rhea-72b-v0.5 и abacusai/Smaug-72B-v0.1. Она предназначена для генерации текста, включая диалог и ответы на вопросы. Модель содержит 71 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В объединении использован метод dare_ties с настройками весов 0,6 для Rhea и 0,4 для Smaug; указаны bf16 и int8-маска. Репозиторий содержит веса Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает конкретные языковые ограничения и результаты оценки качества.

Beast-Mixed — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Zephyr-7B-beta методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель на 7,1 млрд параметров предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата; архитектура — плотная MistralForCausalLM, максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и ответов на вопросы по текстовому контексту. В README указана конфигурация слияния и тип данных bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DPOB-INMTOB-7B — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit на основе liminerity/Omningotex-7b-slerp и eren23/merged-dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ответов и других задач генерации текста; в README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 76,21, но они не описывают качество на всех сценариях. Веса доступны в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

EuroLLM-9B-2512 — многоязычная языковая модель на 8,6 млрд параметров, разработанная Instituto Superior Técnico — University of Lisbon, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh и партнёрами при финансировании Европейского союза. Это улучшенная версия utter-project/EuroLLM-9B, дополненная этапом расширения контекста из EuroLLM-22B. Модель использует плотную архитектуру Llama и библиотеку Transformers; доступна в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста на 35 языках, включая русский, английский, основные европейские языки, арабский, китайский, хинди, японский и корейский. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Она подходит для многоязычного диалога, написания и продолжения текстов, а также генерации ответов на запросы. Модель не выровнена по предпочтениям людей и может галлюцинировать, выдавать ложные утверждения или проблемный контент. Лицензия — Apache License 2.0.

Experiment28M7_YamNeuralsirkrishna — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а размер модели составляет 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекстное окно — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

LlongOrca-13B-16k — языковая модель Open-Orca, дообученная на базе LLongMA-2-13b-16k на отфильтрованной части набора OpenOrca с данными, дополненными GPT-4. Это плотная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; она поддерживает контекст до 16 384 токенов и рассчитана на английский язык. Модель обучали полным дообучением в четыре эпохи с использованием Axolotl и упаковки данных OpenChat. Для общения применяется формат ChatML. Авторы сообщают об улучшении результатов относительно базовой модели и сохранении большей части результатов другой модели OpenOrca, однако эти оценки относятся к тестам авторов на момент выпуска и не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий распространяет веса PyTorch; лицензия указана как Llama 2.

zelk12/MT4-IMUGMA-gemma-2-9B — слитая диалоговая языковая модель семейства Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из zelk12/MT4-GMA-gemma-2-9B и zelk12/MT4-IMU-gemma-2-9B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где нужно сформировать ответ по текстовому запросу. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров, работает с библиотекой Transformers и распространяется в формате safetensors. Размер контекста — до 8192 токенов. В карточке указана лицензия, разрешающая использование модели для её задач.

openbuddy-mistral-7b-v13.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1. Разработчик репозитория — MaziyarPanahi; веса объединены методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции и диалоговые запросы. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и ограничения конкретного слияния в карточке не описаны; как и другие языковые модели, оно может ошибаться или выдавать неполные ответы.

Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1 — дообученная чат-модель, разработанная homeb82784 на базе unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

PaweekornSora/SeedX-DIPv2 — дообученная PaweekornSora языковая модель на архитектуре Mistral с 7,2 млрд параметров, созданная на основе ByteDance-Seed/Seed-X-Instruct-7B. Модель предназначена для генерации текста; базовая модель адаптирована для перевода между 28 языками, поэтому перевод — вероятный сценарий применения этой производной версии. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

unsloth/gemma-3-1b-pt — текстовая версия Gemma 3, подготовленная Unsloth на основе предварительно обученной google/gemma-3-1b-pt. Это плотная авторегрессионная модель с 1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. По метаданным репозитория она принимает текст и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. В карточке также описаны возможности семейства Gemma 3 в целом, включая изображения и поддержку более 140 языков; эти характеристики нельзя уверенно приписать данной текстовой версии. Модель подходит для генерации черновиков, диалоговых интерфейсов, суммаризации и ответов на вопросы по предоставленному контексту. Компактный размер упрощает запуск на ограниченных ресурсах. Как базовая, предварительно обученная версия, она не заявлена как готовая инструкционная модель; качество зависит от формулировки запроса и предметной области, а ответы могут содержать фактические ошибки или отражать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; условия использования следует сверять с лицензией Gemma от Google.

Haumea-1.5 — разговорная языковая модель Haumea Labs, дообученная на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоге; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 32 768 токенов, язык карточки — английский. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

K2S3-Mistral-7b-v1.0 — языковая модель, разработанная K2S3 и дообученная методом supervised fine-tuning с настройкой всех параметров на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Для обучения использовались alpaca-gpt4-data и образцы из OpenOrca Dataset. Модель относится к плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в текстовом формате. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

tintnguyen/llama3.2 — дообученная автором tintnguyen языковая модель семейства Llama 3.2 для генерации текста и диалогов. В основе лежит unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit; модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.

Magiq-Logic-0 — диалоговая модель mymaia для логического анализа и поддержки принятия решений. Она оценивает информацию, формирует обоснованные суждения и предназначена для использования в составе MAIA вместе с MAGIQ Core-0 и MAGIQ Translator-0, чтобы создавать связные ответы с учётом контекста. Модель основана на Mistral-7B-Instruct-v0.2 и дообучена для генерации текста; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Указаны английский, итальянский и французский языки. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Motif-2-12.7B-Instruct — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Motif от Motif Technologies, созданная методом supervised fine-tuning на базе Motif-Technologies/Motif-2-12.7B-Base. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Модель содержит 10,8 млрд параметров по метаданным каталога; в README заявлено 12,7 млрд. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Поддержка чата подтверждена метаданными, а в карточке приведены результаты оценки на языковых бенчмарках. Модель принимает текст и генерирует текст. В тегах карточки указаны английский и корейский языки. Для запуска описано использование Transformers; README также приводит способ запуска через vLLM с временным контейнером, пока официальная поддержка модели проходит рассмотрение. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

SphinxMind-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой указана shuttleai/shuttle-3-mini; также в объединении участвовала EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Размер составляет 14 млрд параметров, максимальный контекст — 65 536 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о конкретных языках, лицензии и специальных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Sao10K/70B-L3.3-Cirrus-x1 — диалоговая языковая модель, созданная на основе Meta Llama 3.3 70B Instruct. Автор сообщает, что использовал тот же состав данных, что и для Freya, применял другой подход к обучению, обучал модель дольше и также объединял её с чекпойнтами. Это плотная архитектура LlamaForCausalLM с 69,5 млрд параметров; модель работает с текстом и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста. Автор отмечает выразительный стиль и большую стабильность по сравнению с предыдущими версиями, но также указывает на отдельные исправимые проблемы. Для промптов используется формат Llama-3-Instruct; в карточке приведены рекомендуемые параметры генерации. Модель распространяется по лицензии Llama 3.3.

aya-expanse-8b-GGUF — это GGUF-квантизация языковой модели aya-expanse-8b, разработанной CohereForAI и подготовленной пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу на русском и других языках: английском, французском, немецком, испанском, итальянском, португальском, японском, корейском, китайском, арабском, греческом, персидском, польском, индонезийском, чешском, иврите, хинди, нидерландском, румынском, турецком, украинском и вьетнамском. В репозитории доступны варианты от исходных весов F16 размером 16,07 ГБ до квантизаций Q8_0, Q6, Q5, Q4 и Q3, а также IQ-вариантов, что позволяет выбирать между качеством, требованиями к памяти и скоростью инференса. Для запуска рекомендуется использовать llama.cpp или LM Studio; для модели указан специальный шаблон промпта с токенами ролей системы, пользователя и чат-бота. Архитектура, размер контекста и мультимодальные возможности в README не указаны; по описанию это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. Сильная сторона модели — широкий набор поддерживаемых языков и наличие множества вариантов квантизации, включая рекомендуемые Q6_K_L, Q6_K, Q5 и Q4, а также оптимизированные под ARM форматы. Качество снижается при использовании более компактных Q3-вариантов, а некоторые форматы имеют специальные требования к аппаратным инструкциям или не рекомендуются для macOS и Windows. Модель распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0 и предназначена только для некоммерческого использования; доступ к исходной модели может требовать согласия с условиями лицензии и предоставления данных через gated-доступ.

Calme-7B-Instruct-v0.9 — языковая модель MaziyarPanahi с 7,1 млрд параметров, дообученная на базе Mistral-7B на высококачественных наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель рассчитана на диалоговое применение и генерацию связных ответов и текста. Доступны веса в формате safetensors, а автор также предоставляет отдельную квантизированную версию GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

CrystalMistral_7b_v.04 — диалоговая языковая модель, созданная Crystalcareai слиянием моделей CrystalMistral_7b_v.01 и CrystalMistral_7b_v.02 методом SLERP с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов по запросам. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках или специализированных областях применения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

CrystalMistralv.03-fixed — объединённая автором модель Crystalcareai на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана с помощью LazyMergekit методом SLERP из Crystalcareai/CrystalMistral_7b_v.02 и Crystalcareai/CrystalMistralv.01-fixed; веса сохранены в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка не уточняет специализацию, языки обучения или целевые сценарии, поэтому модель можно описать как генератор общего назначения. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Strangemerges_32Strangemerges_30 — объединённая модель семейства Mistral, созданная слиянием двух моделей: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Она предназначена для генерации текста и построена на архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области, поддерживаемые языки или дополнительные возможности, поэтому модель следует рассматривать как генеративную модель общего назначения.

Nitral-Archive/Hex-Macaroniac-7b — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием jeiku/SpaghettiOs_7B и jeiku/Nitrals_Monster_7B методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 66,64, AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Указана лицензия other; условия её использования следует сверять с лицензией и сведениями базовых моделей.