III.8Договоры, юридическая работа и compliance

MeliodasPercival_01_YamM7 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ведения диалогов. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные языки, специализированные области применения или известные ограничения.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-hsdezod на Hugging Face совпадает с карточкой mergekit-community/mergekit-slerp-jlrpbqb, поэтому описание составлено по ней. Это объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная сообществом mergekit-community методом SLERP из arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, рассчитана на диалоговое применение и использует контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других сценариев генерации текста. Веса доступны в формате Safetensors и имеют тип bfloat16. В метаданных указана библиотека Transformers. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях поведения в предоставленных данных отсутствуют.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-utpztvu на Hugging Face совпадает с карточкой mergekit-community/mergekit-slerp-jlrpbqb, поэтому описание составлено по ней. Это объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная сообществом mergekit-community методом SLERP из arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, рассчитана на диалоговое применение и использует контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других сценариев генерации текста. Веса доступны в формате Safetensors и имеют тип bfloat16. В метаданных указана библиотека Transformers. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях поведения в предоставленных данных отсутствуют.

zelk12/MT-Merge3-GMAMUI-gemma-2-9B — объединённая разговорная языковая модель на базе архитектуры Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT-Merge3-GMA-gemma-2-9B и zelk12/MT-Merge3-MUI-gemma-2-9B. Модель содержит 9 млрд параметров, работает через Transformers и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; длина контекста составляет 8192 токена. Модель подойдёт для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Веса представлены в формате safetensors; лицензия и языковая специализация в доступных сведениях не определены.

zelk12 выпустил эту объединённую модель Gemma 2 для диалоговой генерации текста. Она создана методом SLERP с помощью mergekit из моделей zelk12/MT-Gen5-gemma-2-9B и zelk12/MT5-Gen5-gemma-2-9B. Модель содержит 9 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и принимает текстовый контекст длиной до 8192 токенов. Её можно применять для ведения диалогов и генерации текста. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers; лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralPipe-7B-slerp-DPO — языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Samee-ur методом Direct Preference Optimization на наборе Intel/orca_dpo_pairs. Это версия модели Samee-ur/NeuralPipe-7B-slerp, настроенная на генерацию текста по предпочтениям. Она предназначена для текстовых запросов и ответов; поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_YamPastiche — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamPastiche-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая продолжение запросов и диалоговых реплик. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Сведений о специализации по языкам и предметным областям в доступных данных нет.

NSK-7B-128k-slerp — разговорная текстовая модель, созданная AlekseiPravdin путём слияния моделей Nitral-AI/Nyan-Stunna-7B и Nitral-AI/Kunocchini-7b-128k-test с помощью mergekit и метода slerp. Это плотная Mistral-модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалогах. Метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов; обозначение «128k» в названии и тегах не подтверждено этой длиной контекста. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16. Языки модели не установлены по предоставленным данным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

bunnycore/Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v3 — разговорная языковая модель, созданная разработчиком bunnycore слиянием нескольких предварительно обученных моделей семейства Qwen2.5 с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой указана fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS; в слияние также вошли Qwen2.5-7B-della-test, Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.0 вместе с Persona LoRA и Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v2. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; репозиторий предоставляет веса Safetensors для библиотеки Transformers. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные рекомендации по использованию. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Wiederchat-7b — немецкоязычная чат-модель на архитектуре Mistral, созданная Johann Hartmann объединением трёх моделей с помощью LazyMergekit: mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, mayflowergmbh/Wiedervereinigung-7b-dpo-laser и cognitivecomputations/openchat-3.5-0106-laser. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов на немецком языке. В README приведены результаты mt-bench-de: средняя оценка 7,13, с более высокими результатами в гуманитарных темах, письме, извлечении информации и STEM, чем в математике и программировании. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

YamshadowInex12_Strangemerges_32M7 — слитая модель семейства Mistral, созданная объединением automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_32M7-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, написания черновиков и продолжения заданного текста. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В доступных сведениях не описаны целевые языки и специальные прикладные области, поэтому её можно характеризовать как текстовую модель общего назначения.

CohereLabs/command-a-plus-05-2026-fp8 — FP8-квантизированная версия Command A+, разработанная Cohere и Cohere Labs. Это открытая decoder-only Sparse Mixture-of-Experts Transformer-модель, предназначенная для агентских, мультиязычных и требовательных к рассуждению задач, включая корпоративные сценарии, диалоговое взаимодействие и обработку изображений. Модель принимает текст и изображения, а генерирует текст. Она содержит 25 млрд активных параметров и 218 млрд параметров всего, использует 128 экспертов, из которых 8 выбираются для каждого токена, а также одного общего эксперта. Архитектура сочетает скользящее и глобальное внимание в соотношении 3:1 и поддерживает контекст до 128K входных токенов. Обучение охватывает 48 языков, включая английский, русский, немецкий, французский, испанский, арабский, китайский, японский, корейский и другие. FP8-квантизация снижает требования к вычислительной инфраструктуре по сравнению с полноразмерной BF16-версией; для неё заявлены ориентировочные конфигурации от 2 GPU B200 или 4 GPU H100. В README указано, что доступные варианты квантизации демонстрируют незначительные различия в качестве и производительности, однако рекомендуемым для большинства задач назван вариант W4A4 благодаря меньшей задержке и аппаратным требованиям. Для запуска необходимы совместимые версии Transformers или vLLM, а для vLLM требуется vLLM 0.21.0 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Gemma 3 27B IT — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Gemma, разработанная Google DeepMind на основе технологий, использованных при создании Gemini. Данная версия основана на google/gemma-3-27b-it и представлена в формате GGUF, предназначенном для локального запуска совместимыми инструментами. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Она предназначена для ответов на вопросы, суммаризации документов, рассуждений, генерации и анализа текста, а также понимания изображений и извлечения визуальной информации. Заявлена поддержка более 140 языков. Для версии 27B предусмотрено контекстное окно до 128K токенов, изображения нормализуются до 896×896 и кодируются в 256 токенов, а максимальный объём генерируемого текста составляет 8192 токена. К сильным сторонам относятся мультимодальность, широкий языковой охват, большое контекстное окно и открытые веса, благодаря чему модель можно разворачивать на собственных устройствах или в облачной инфраструктуре. При этом размер 27B означает повышенные требования к памяти и вычислительным ресурсам по сравнению с меньшими вариантами семейства, а качество ответов может зависеть от языка, задачи, используемого квантования и конкретного программного окружения. Модель распространяется по лицензии Gemma; применяются соответствующие условия использования Google.

Granite-4.0-H-Small — инструктивная языковая модель команды Granite компании IBM для диалога, выполнения инструкций и создания текстовых ответов. По карточке это дообученная версия Granite-4.0-H-Small-Base с выравниванием и слиянием моделей; архитектура — decoder-only MoE-трансформер с GQA, Mamba2 и общими экспертами. Однако в метаданных указано 2,5 млрд параметров, тогда как README заявляет 32 млрд, поэтому размер модели по источникам расходится. Модель рассчитана на создание помощников для бизнес-сценариев. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом, вызов функций и многоязычный диалог. Контекстное окно — 131 072 токена; основная модальность — текст, а возможности вызова инструментов описаны как часть диалогового интерфейса. README перечисляет английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Авторы отмечают, что качество на других языках может уступать английскому, а ответы могут быть неточными, предвзятыми или небезопасными; для конкретных задач рекомендуются проверка и настройка безопасности. Лицензия — Apache 2.0.

google/gemma-3-4b-it-qat-q4_0-gguf — мультимодальная instruction-tuned модель Gemma 3, разработанная Google DeepMind. Она использует открытые веса и предназначена для генерации текста и понимания изображений: ответов на вопросы, суммаризации документов, рассуждений, анализа визуального содержимого и извлечения информации из изображений. Модель принимает текст и изображения, а выдаёт текст. Это 4B-версия в формате GGUF с квантизацией Q4_0 и Quantization Aware Training (QAT). QAT позволяет приблизить качество к версии в формате bfloat16 при существенно меньших требованиях к памяти, что облегчает запуск на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Для модели заявлено контекстное окно до 128K токенов, максимальный объём генерируемого вывода — 8192 токена; изображения нормализуются до 896×896 и кодируются в 256 токенов. Поддерживается более 140 языков. Ограничения включают зависимость качества от квантизации и используемой инфраструктуры, а также то, что поддержка изображений может различаться между инструментами запуска: например, в README указано отсутствие такой поддержки для Ollama через Hugging Face. Использование регулируется лицензией Gemma и соответствующими Terms of Use.

Aya Expanse 8B Ungated — открытая версия весов многоязычной языковой модели, разработанной Cohere For AI на основе предварительно обученной модели семейства Command. Это авторегрессионный трансформер Cohere с 8 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для многоязычного общения и генерации текста на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Её постобучение включает обучение с учителем, обучение на предпочтениях, настройку безопасности и слияние моделей. Она подходит для ответов на вопросы, диалогов и создания текстов на поддерживаемых языках. Веса опубликованы по лицензии CC-BY-NC-4.0; использование также регулируется политикой допустимого использования C4AI. Лицензия ограничивает коммерческое применение. Модель принимает и выдаёт только текст; заявленная длина контекста — около 8 тысяч токенов.

ViFortune-AI разработала объединённую мультимодальную модель на основе языковой части Qwen3 и визуальной ветви Qwen2.5-VL-3B-Instruct. По метаданным репозитория, модель содержит 589,7 млн параметров, использует архитектуру Qwen2.5-VL и доступна в форматах PyTorch и safetensors. Она принимает изображения и текст, а также, согласно README, видео; может описывать визуальные сцены, распознавать текст и структуру документов, анализировать графики и скриншоты интерфейсов, а также формировать структурированные ответы, например данные таблиц и форм. Модель предназначена для диалоговых задач с визуальным содержимым и обработки длинного контекста. В README заявлена длина до 32 768 токенов с возможностью расширения через YaRN; метаданные каталога указывают контекст 128 000 токенов. README также описывает возможности визуального агента и использования инструментов, однако примеры и оценки качества не приведены. Основные ограничения: расширение контекста через YaRN может ухудшать пространственную и временную локализацию; обработка видео в README ограничена локальными файлами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

unsloth/gemma-3-27b-it — мультимодальная инструктивная модель семейства Gemma 3, опубликованная Unsloth на основе Google/gemma-3-27b-it. Это плотная архитектура Gemma 3 с 27 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам; принимает изображения, отвечает на вопросы о них, а также поддерживает суммаризацию и рассуждения. Контекстное окно составляет 128 тыс. токенов, модель поддерживает более 140 языков; в метаданных карточки указан английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors и доступны по лицензии Gemma. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, составления и редактирования текстов, краткого пересказа документов, извлечения сведений из изображений и ответов на вопросы по визуальному содержимому. Карточка описывает базовые возможности Gemma 3 и инструменты Unsloth для дообучения и экспорта, но не приводит сведений об отдельном дообучении именно этой копии. Возможны фактические ошибки, трудности с языковыми нюансами и сложными открытыми задачами; результаты также зависят от обучающих данных и формулировки запроса.

cloudyu/Meta-Llama-3-70B-Instruct-DPO — чат-модель на архитектуре Llama, созданная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct с применением DPO-дообучения по jondurbin/truthy-dpo-v0.1. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и других текстовых сценариев с инструкциями. Модель содержит 69,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекст длиной до 8192 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

arcee-ai/Saul-Instruct-Mistral-7B-Instruct-v0.2-Slerp — диалоговая языковая модель, созданная Arcee AI слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Saul-Instruct-v1 методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная трансформерная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и выполнение инструкций в формате чата; она принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников и задач, где требуется следовать текстовым инструкциям. В качестве основы используется Mistral-7B-Instruct-v0.2, а вторая составляющая слияния — Saul-Instruct-v1. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Gemma 2 27B IT — инструктивно дообученная текстовая языковая модель Google из семейства Gemma 2. Это декодерная трансформерная модель с открытыми весами, предназначенная для диалога и генерации текста по инструкциям. В репозитории указаны формат safetensors и библиотека Transformers; модель основана на google/gemma-2-27b. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых помощников, создания текстов и рассуждений по заданному контексту. В карточке семейство описано как англоязычное; модель принимает текст и генерирует текст. Размер модели составляет 27 млрд параметров. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать предвзятости обучающих данных; модель может испытывать трудности с тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Условия лицензии Gemma определяются лицензией Google Gemma; перед использованием следует ознакомиться с её условиями и политикой допустимого применения.

Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-GGUF — это квантизированная GGUF-версия инструкционной модели Mistral Large 3, разработанной mistralai и подготовленной пользователем bartowski для запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio. Модель предназначена для диалоговых сценариев и обработки текста, а также помечена как image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемой работе с изображениями в README не приведены. Модель имеет заявленный размер 675B параметров и доступна в нескольких вариантах квантизации от Q8_0 до Q3 и IQ3/IQ4. Размер файлов составляет примерно от 279 до 716 ГБ, поэтому для запуска требуются значительные аппаратные ресурсы. Заявлены языки English, French, Spanish, German, Italian, Portuguese, Dutch, Chinese, Japanese, Korean и Arabic. Контекстное окно, точная архитектура и рекомендуемый формат промптов в README не указаны. Сильной стороной являются варианты Q6_K и Q5_K_M с качеством, близким к исходной модели, а также более компактные Q4- и IQ4-варианты с компромиссом между качеством и требованиями к памяти. Низкобитные варианты экономят место, но могут заметно уступать по качеству; часть форматов обозначена как устаревшая или нерекомендуемая. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kukedlc/Neural-4-QA-7b-v0.2 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком с помощью mergekit методом SLERP из Kukedlc/Neural-4-QA-7b и allknowingroger/NeuralCeptrix-7B-slerp. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на вопросы. Она принимает текст и выдаёт текст; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, где нужно формировать текстовые ответы по запросу и работать с длинным контекстом. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Aya-23-35B — мультиязычная большая языковая модель с открытыми весами, разработанная Cohere Labs и Cohere. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer с 35 млрд параметров, дообученная следовать инструкциям. Она предназначена для диалога и генерации ответов на текстовые запросы на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Модель принимает и выдаёт только текст, поддерживает контекст длиной до 8192 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для многоязычных чат-ботов, ответов на вопросы, создания и редактирования текстов, а также перевода и суммаризации. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs. В карточке указано, что Aya 23 — более ранняя версия по сравнению с Aya Expanse.

Blur-7b-v1.21 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная liminerity с помощью LazyMergekit из udkai/Turdus, decruz07/kellemar-DPO-Orca-Distilled-7B-SLERP и liminerity/Blur-7b-v1.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; опубликованные показатели показывают результаты тестирования, но не гарантируют качество в конкретных сценариях. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

MediaTek Research Breeze-7B-32k-Instruct-v1_0 — чат-модель семейства Breeze, разработанная MediaTek Research на основе Mistral-7B. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой MistralForCausalLM и 7,2 млрд параметров, дообученный для диалога и распространённых задач на английском и традиционном китайском. Расширенный словарь содержит 62 тыс. токенов, а контекст достигает 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными документами. Модель подходит для многоходового чата, ответов на вопросы, суммаризации и RAG-сценариев, включая поиск ответов в длинных китайских текстах. В README отмечено, что специальной обработки вредоносных запросов нет, поэтому модель может не обеспечивать надёжную защиту от небезопасных ответов. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Это версия Meta Llama 3.1 Instruct с 70 млрд параметров, преобразованная в формат MLX сообществом mlx-community из meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct. Она предназначена для генерации текста в диалогах и работы в сценариях ассистента; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и контекст до 131 072 токенов. По карточке поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Репозиторий содержит веса safetensors, а README описывает конвертацию в MLX с помощью mlx-lm 0.18.2. Лицензия — llama3.1; использование регулируется условиями лицензии Meta Llama 3.1. Большой размер модели требует значительных вычислительных ресурсов; фактическая скорость и доступная длина контекста зависят от оборудования и конфигурации.

granite-vision-3.2-2b — компактная мультимодальная модель IBM, дообученная на базе ibm-granite/granite-vision-3.2-2b для понимания изображений и работы с визуальными документами. Архитектура LLaVA-NeXT объединяет визуальный энкодер SigLIP, двухслойный MLP-коннектор и языковую модель Granite 3.1 2B Instruct; модель использует разрешение AnyRes и многослойные признаки энкодера. В метаданных указаны архитектура LlavaNextForConditionalGeneration и формат safetensors. Модель принимает изображения и инструкции на английском языке и формирует текстовые ответы. Она предназначена для извлечения сведений из таблиц, графиков, инфографики, диаграмм и других документов, OCR, ответов на вопросы по изображениям, а также общих задач визуального понимания. В базовой языковой модели заявлено контекстное окно 128 тыс. токенов. Лицензия — Apache 2.0. Модель может ошибаться, выдавать предвзятые или небезопасные ответы; её компактный размер может повышать риск галлюцинаций. Для задач только с текстовым вводом README рекомендует использовать текстовые модели Granite.

HermesStar-OrcaWind-Synth-11B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая текстовая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и HermesStar-OrcaWind-Synth-11B методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой сетью, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом режиме. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

HyperLlama3.1-v2 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit из vicgalle/Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B и ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2. Это плотная причинная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельные сведения о качестве, поддерживаемых языках или ограничениях.