III.8Договоры, юридическая работа и compliance

JuliusCesar-72B-BeyonderV.0 — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе migtissera/Tess-72B-v1.5b и davidkim205/Rhea-72b-v0.5. В репозитории указана архитектура LlamaForCausalLM и формат safetensors; число параметров по метаданным — 36,1 млрд, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Базовая модель описана как обученная следовать инструкциям и отвечать на разнообразные запросы на английском языке. Лицензия — Apache-2.0.

etri-xainlp/llama3-8b-dpo_v1 — диалоговая языковая модель команды ETRI xainlp, дообученная на базе meta-llama/Llama-8b-hf. Модель принимает и генерирует только текст; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель обучалась с помощью SFT и LoRA на 1,821 млн примеров с инструкциями, затем с помощью DPO и LoRA на 221 тыс. примеров пользовательских предпочтений. Она предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Llama3-ChatQA-1.5-70B-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия модели Llama3-ChatQA-1.5-70B, разработанной NVIDIA. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель построена на базовой архитектуре Llama 3 и содержит 70 миллиардов параметров. Основное назначение модели — conversational question answering и retrieval-augmented generation (RAG): ответы на вопросы с опорой на предоставленный контекст, извлечение сведений и суммаризация контекста. Она ориентирована прежде всего на англоязычные сценарии и также может применяться для общего текстового общения. Улучшенная обучающая методика и дополнительные данные для conversational QA повышают возможности работы с таблицами и арифметическими вычислениями. Модель является текстовой и поддерживает генерацию текста; заявленный язык — английский. Рекомендуется явно передавать релевантный контекст и указывать модели сообщать, если ответ отсутствует в нём. README не содержит сведений о размере контекстного окна и конкретном типе квантизации, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Лицензия указана как llama3; условия её применения следует проверять по лицензии исходной модели NVIDIA.

Magnum v2 12B — чат-модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, ориентированным на Claude 3 Sonnet и Opus. Это полносвязная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, дообученная на Mistral-Nemo-Base-2407 и настроенная на инструкции в формате ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на инструкции и создания текстов. При обучении использовались отфильтрованный Stheno и наборы инструкций и прозы, включая данные Opus Instruct и Sonnet 3.5. В метаданных указаны поддержка девяти языков и контекст до 1 024 000 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 18,68 и 37,62 на IFEval (0-shot). Это результаты отдельных оценок, а не гарантия качества для конкретной задачи. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; веса доступны в формате safetensors.

n0kovo/Qwen3-VL-32B-Instruct-heretic-v2 — версия Qwen3-VL-32B-Instruct, обработанная методом abliteration: по приведённому сравнению модель реже отказывает в ответе, сохраняя близость к исходному поведению с KL-дивергенцией 0,1565. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen3-VL с архитектурой Qwen3VLForConditionalGeneration, предназначенная для диалогов по тексту и изображениям. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, распознавания текста на изображениях, анализа сцен и пространственных отношений, а также понимания видео и генерации текста. В README для исходной модели указаны контекст 256 тыс. токенов с возможностью расширения до 1 млн и OCR на 32 языках; метаданные этой копии не подтверждают, что все эти характеристики сохранены без изменений. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-VL-8B-Instruct (Abliterated) — модифицированная мультимодальная vision-language модель на базе Qwen3-VL-8B-Instruct. В README разработчик исходной модели не указан. Модель дообучена для следования инструкциям и, согласно описанию, дополнительно подвергнута abliteration — удалению защитных ограничений и фильтрации контента. Модель предназначена для анализа изображений, графиков, схем, скриншотов и документов, визуального ответа на вопросы, генерации описаний изображений, OCR, извлечения и понимания текста, обработки отсканированных форм и многошагового визуального рассуждения. Поддерживает мультимодальные диалоги, включая многоходовое взаимодействие с визуальным содержимым. Заявлены мультиязычность, включая английский и китайский языки, а также контекст до 32 тысяч токенов с учётом текстовых и визуальных токенов. Архитектура описана как Vision Transformer encoder в сочетании с языковым decoder на базе Qwen3-8B; размер языковой модели — около 8 миллиардов параметров. Доступны варианты в форматах safetensors и GGUF, включая FP16, Q8_0 и Q4_K_M, что позволяет запускать модель через Transformers, llama.cpp, Ollama или LM Studio на системах с разным объёмом памяти. Сильными сторонами являются поддержка изображений и документов, OCR, визуальное рассуждение и наличие квантованных вариантов. Ограничение модели — отсутствие встроенных защитных механизмов, поэтому её ответы требуют дополнительного контроля и могут быть небезопасными. Лицензия — Apache-2.0.

Saiga/MistralNemo 12B — русскоязычная чат-модель, разработанная Ильёй Гусевым на основе изменённой версии Mistral Nemo. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и помощи пользователям на русском языке. README описывает версии, обученные с использованием SFT и SimPO на наборах данных Saiga; для работы используется формат запросов Mistral Nemo с системным сообщением в начале диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. В метаданных указан нативный контекст размером до 1 024 000 токенов, формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README указывает на базу в виде abliterated-версии Mistral Nemo, но точный идентификатор базового репозитория не приведён.

A.X 3.1 — большая языковая модель, разработанная SK Telecom (SKT) для понимания корейского языка и корпоративного применения. Модель обучена с нуля на 2,1 трлн токенов из многоязычного корпуса, подготовленного SKT; архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 33,8 млрд параметров. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Её основные языки — корейский и английский, при этом особый акцент сделан на корейском языке и контексте. Нативный размер контекста составляет 32 768 токенов; README описывает возможность увеличить его до 131 072 токенов с помощью YaRN. Указана лицензия Apache-2.0.

VIDraft/Gemma-3-R1984-12B — мультимодальная модель на архитектуре Gemma 3, дообученная на базе google/gemma-3-12b-pt. Карточка описывает локальную платформу для диалогов, анализа изображений и документов, а также исследовательских запросов с веб-поиском через SERPHouse API. Заявлена обработка изображений, видео и текстовых документов; поиск может включать до 20 результатов с цитированием источников. В карточке указаны около 12 млрд параметров и контекст до 8 000 токенов. Метаданные подтверждают задачу image-text-to-text, поддержку vision и chat, библиотеку Transformers и лицензию Gemma. Для веб-поиска требуется ключ SERPHouse; README рекомендует развёртывание на NVIDIA L40S, но не приводит независимых оценок качества или подробностей обучения. Условия лицензии следует сверять с лицензией Gemma, указанной в метаданных: упоминание MIT для платформы в README не подтверждает лицензию весов модели.

GreenOgno-v2-7b-passthrough — текстовая генеративная модель, созданная объединением GreenNode/GreenNode-mini-7B-multilingual-v1olet и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful с помощью LazyMergekit. В конфигурации merge-метод passthrough: слои 0–7 взяты из первой модели, слои 8–31 — из второй; токенизатор объединённый, формат весов — float16 Safetensors. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Предназначена для генерации текста; базовая OGNO-7B имеет акцент на правдивость ответов, а компонент GreenNode обозначен как мультиязычный. Лицензия в предоставленных данных не указана.

RefalMachine разработала инструктивную русскоязычную адаптацию Qwen2.5-7B. Модель с плотной архитектурой Qwen2 содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы. В ней заменили токенизатор на расширенный вариант tiktoken cl100k с добавлением 48 тысяч unigram-токенов, продолжили предобучение на русскоязычном корпусе и применили технику Learned Embedding Propagation (LEP). Для диалогового использования предусмотрен интерфейс чата и вызова инструментов. Модель предназначена для русскоязычного диалога и выполнения инструкций. Авторы сообщают об увеличении скорости генерации русскоязычного текста до 60% относительно Qwen2.5-7B-Instruct при сравнении числа символов или слов в секунду на одинаковых последовательностях. Заявление о скорости не следует трактовать как оценку качества ответов. В карточке приведены частичные результаты Ru-Arena-General; данные по MERA и llmtf_open отмечены как незаполненные. Контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

google/t5gemma-ml-ml-ul2-it — инструкция-дообученная текстовая модель семейства T5Gemma от Google, построенная как encoder-decoder с энкодером и декодером размера ML и адаптацией UL2. Семейство T5Gemma преобразует предварительно обученные decoder-only модели в encoder-decoder архитектуру; эта версия предназначена для диалоговой генерации текста по инструкциям. Модель работает с текстом на английском языке и использует библиотеку Transformers; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и создания текстов, включая черновики писем, маркетинговые материалы и творческие форматы. Компактный размер семейства позволяет рассматривать запуск на локальных компьютерах или в облаке, хотя для этой конкретной версии в предоставленных данных нет точного числа параметров. Качество зависит от обучающих данных и формулировки запроса; модель может упускать языковые нюансы, ошибаться в фактах и воспроизводить смещения. Лицензия — Gemma; применяются ограничения политики допустимого использования Gemma.

Air-Striker-Mixtral-8x7B-ZLoss-Instruct — диалоговая языковая модель, созданная Sandmanbuzz линейным слиянием Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 и Air-Striker-Mixtral-8x7B-ZLoss с равными весами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; архитектура Mixtral — разреженная смесь экспертов (MoE), а размер модели по метаданным составляет 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, например для ответов на вопросы и создания черновиков. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README указана конфигурация mergekit с линейным слиянием и форматом bfloat16; метаданные также отмечают возможность чата. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Aya Expanse 32B — большая языковая модель с открытыми весами, разработанная Cohere For AI. Эта версия представлена в формате GGUF с квантизациями imatrix и предназначена для локального запуска через llama.cpp, KoboldCPP, Ollama, text-generation-webui, GPT4All и другие совместимые инструменты. Модель ориентирована на генерацию текста и обладает мультиязычными возможностями для 23 языков, включая русский, английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский, турецкий, украинский и другие. Она основана на предобученной модели семейства Command и включает результаты исследований Cohere For AI в области отбора данных, мультиязычного обучения предпочтениям, настройки безопасности и объединения моделей. Размер исходной модели составляет 32 миллиарда параметров; сведения о длине контекста и точной архитектуре в карточке не указаны. Модель подходит для диалогов, написания и преобразования текстов, а также других задач генерации на поддерживаемых языках. Ключевое преимущество — широкий мультиязычный охват и возможность локального использования в оптимизированных GGUF-квантизациях. Ограничения связаны с требованиями к вычислительным ресурсам, зависящими от выбранной квантизации, а также с тем, что это исследовательский релиз; конкретные показатели качества и параметры контекста не приведены. Использование регулируется лицензией CC-BY-NC и требует соблюдения Acceptable Use Policy компании Cohere.

CallComply/gemma-2-27b-it — текстовая инструкционная модель семейства Gemma 2 от Google, представленная в формате safetensors и предназначенная для диалоговой генерации. Это плотная decoder-only языковая модель с 27,6 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; она принимает текст и генерирует текст. Карточка описывает семейство Gemma как англоязычное, а отдельные сведения о дообучении именно этой версии не приведены. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, ответов на вопросы, суммаризации и создания черновиков текстов. Указанные ограничения включают возможные фактические ошибки, устаревшие сведения, смещения в ответах и трудности с неоднозначностью и сложными инструкциями. Для использования действует лицензия Gemma.

Locutusque/Llama-3-Yggdrasil-8B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная Locutusque с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3-8B; в объединение также вошли инструктивная версия Meta-Llama-3-8B и две модели Locutusque — Llama-3-Hercules-5.0-8B и llama-3-neural-chat-v2.2-8b. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы и ответы на вопросы. Контекст составляет 8192 токена. Веса доступны в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — llama3.

Magnum-v4-22b — диалоговая языковая модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, близким к Claude 3 Sonnet и Opus. Это полное дообучение Mistral-Small-Instruct-2409; модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 22 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов, написания и редактирования текста, а также следования инструкциям. Она обучалась два эпоха на наборах диалогов и инструкций, включая примеры для письма; заявленный контекст — 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку английского языка, чат-возможностей и интерфейса вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять на странице модели. В README приведены результаты оценок IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

MixtureofMerges-MoE-2x7b-v6 — языковая модель для генерации текста, созданная jsfs11 с помощью LazyMergekit путём объединения yam-peleg/Experiment26-7B и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Это модель семейства Mixtral с архитектурой Mixture of Experts (MoE), примерно 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в диалогах, ответах на запросы и рассуждениях. README приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 76,63 и результаты AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; это показывает оценивание модели, но не гарантирует аналогичного качества в прикладных сценариях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

munin-neuralbeagle-7b-density-very-low — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она создана с помощью LazyMergekit методом dare_ties: в слиянии участвовали danish-foundation-models/munin-7b-alpha и mlabonne/NeuralBeagle14-7B; для NeuralBeagle14-7B заданы плотность 0,1 и вес 0,6, маска int8 и формат bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческого письма — эти возможности описаны для базовой NeuralBeagle14-7B. Она принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

T5-3B — языковая модель семейства Text-To-Text Transfer Transformer, разработанная Colin Raffel, Noam Shazeer и соавторами. Она представляет задачи обработки естественного языка в формате преобразования текста в текст: принимает текст и генерирует текстовый ответ. В метаданных указано 385,2 млн параметров, архитектура T5WithLMHeadModel и контекст до 512 токенов; README называет чекпойнт T5-3B моделью с 3 млрд параметров, поэтому размер в источниках расходится. Модель предназначена для машинного перевода; подход T5 также применим к суммаризации документов, ответам на вопросы, классификации, анализу тональности и перефразированию. Она обучалась на C4 и смеси задач денойзинга и контролируемого обучения. Указанные языки — английский, французский, румынский и немецкий. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. README не приводит конкретных результатов оценки или подробных ограничений; контекст в 512 токенов ограничивает длину входа и выхода.

Tuldur-8B — объединённая языковая модель, созданная jeiku с помощью mergekit и метода SLERP из allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B и Delta-Vector/Baldur-8B. Модель построена на архитектуре Llama с плотной причинной языковой моделью и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на запросы, следования инструкциям и других текстовых задач, поддерживаемых объединёнными моделями. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Веса опубликованы в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zephyr-7b-beta-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta методом SLERP. Веса имеют около 7,1 млрд параметров, формат репозитория — safetensors, нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Её можно использовать для чат-ботов, черновиков текстов, ответов на вопросы и кратких сводок. В README также перечислены отдельные варианты модели в форматах GPTQ и GGUF с разными уровнями квантизации для запуска на GPU или CPU и GPU. В метаданных указан английский язык. Качество ответов и фактическая точность могут различаться; для надёжных результатов требуется проверка человеком. Лицензия — Apache-2.0.

ALIA-40b-Instruct-2601 — это диалоговая языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, разработанная лабораторией Language Technologies Барселонского суперкомпьютерного центра. Модель содержит 38,3 млрд параметров и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Она дообучена на базе BSC-LT/ALIA-40b: после адаптации к длинному контексту проведены обучение на 808 тысячах диалоговых примеров и выравнивание предпочтений методом DPO на 368 тысячах пар ответов. Контекстное окно составляет 163 840 токенов. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям. Постобучение в первую очередь ориентировано на испанский, каталанский, баскский, галисийский и английский языки; качество на других языках не гарантируется. Рекомендуются температура генерации 0–0,2 и отказ от repetition penalty. Модель не поддерживает нативный вызов функций и не предназначена для автономных действий; математические рассуждения и генерацию кода следует проверять. Выравнивание безопасности предварительное, возможны нежелательные ответы. Лицензия — Apache-2.0.

blossom-v3-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Azure99/blossom-v3-mistral-7b методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в ответ на запросы и инструкции; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и создания текстов по запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

DareVox-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из Mistral-7B-v0.1, OpenHermes-2.5-Mistral-7B, Slerp-CM-mist-dpo и Starling-LM-7B-alpha. Модель разработана для генерации текста; в конфигурации указаны метод слияния dare_ties и точность bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, составления текстов и ответов на запросы. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_AlloyingotneoyPercival_01 — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/AlloyingotneoyPercival_01-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; поддерживает контекст до 32 768 токенов и хранится в формате Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке не приведены специальные предметные области или сведения о языковой специализации, поэтому её можно описывать как модель общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-Mix-2.1 — текстовая генеративная модель семейства Llama 3.1, созданная разработчиком bunnycore слиянием нескольких языковых моделей методом TIES через mergekit. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B; в слияние также вошли Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct и две модели TitanFusion от bunnycore. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения; README не приводит отдельные оценки качества или подробные сценарии применения. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

TartuNLP и TalTechNLP разработали Llama 3.1 EstLLM 70B 0826 Instruct — плотную авторегрессионную языковую модель с инструкционной настройкой для диалогов и генерации текста. Модель продолжает предобучение Llama 3.1 70B на примерно 60 млрд токенов, затем прошла supervised fine-tuning и оптимизацию предпочтений DPO. Она содержит 69,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; нативное окно контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана прежде всего на эстонский и английский языки. Она подходит для диалоговых ответов, следования инструкциям и генерации текста; в карточке также приведена оценка перевода с английского на эстонский. В опубликованных результатах она сравнивается на задачах проверки инструкций, языковой компетенции, знаний и рассуждений. Лицензия — Llama 3.1 Community License Agreement.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamM7 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamM7-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки и специализацию, поэтому модель можно описать как универсальную генеративную языковую модель.

Это квантизированная GGUF-версия языковой модели c4ai-command-r7b-12-2024, разработанной CohereForAI. Сборку подготовил bartowski с использованием llama.cpp и квантизации imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; запуск возможен, в частности, через LM Studio с поддержкой актуальной версии llama.cpp. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, китайский, арабский, греческий, персидский, польский, индонезийский, чешский, иврит, хинди, нидерландский, румынский, русский, турецкий, украинский и вьетнамский языки. Доступны варианты с разными уровнями квантизации — от F32 и Q8_0 до более компактных Q3 и IQ4; они позволяют выбирать между качеством генерации и требованиями к памяти. Для модели указан специальный шаблон диалога, однако сведения о точной архитектуре, размере контекста и результатах тестирования в карточке отсутствуют. Чем сильнее сжатие, тем ниже ожидаемое качество, хотя варианты Q5 и Q6 заявлены как высококачественные. Использование регулируется лицензией CC BY-NC 4.0 и ограничено некоммерческими сценариями.