III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Elysium-Omni-11b — объединённая диалоговая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit. Она объединяет Elysium-Omni-Itt-11b и SoMix2-xb линейным слиянием с весами 0,8 и 0,2 соответственно. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 11 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В репозитории указаны веса Safetensors; конфигурация слияния использует float16. Лицензия в доступных данных не указана.

Elcaida/finetuned8b — дообученная Elcaida языковая модель семейства Llama для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она основана на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit и содержит 7,5 млрд параметров. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст; для неё заявлен контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для диалогов, генерации ответов и других задач, решаемых инструкционной языковой моделью. В метаданных также указана возможность интерфейса вызова инструментов. В карточке не описаны специализация дообучения, обучающие данные или результаты оценки качества; язык карточки — английский, но это не устанавливает полный список поддерживаемых языков. Лицензия — Apache-2.0.

FrankenMonarch-11b — объединённая модель для генерации текста, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/NeuralMonarch-7B и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Конфигурация объединяет диапазоны слоёв двух моделей методом passthrough; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 10,6 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и следование инструкциям. Доступна в формате safetensors и использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Fusion-7B-Quintessence — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода passthrough. В состав вошли NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO, NousResearch/Genstruct-7B и Weyaxi/Einstein-v4-7B. Архитектура — плотная Mistral с классом MistralForCausalLM; в репозитории указано 21,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Модель принимает и выдаёт текст; метаданные отмечают возможность чата. В README указана лицензия на веса отдельно не приводится, поэтому условия использования по этим данным определить нельзя. Слияние разных моделей может давать нестабильное качество на отдельных запросах.

Hermes-2-Pro-11B — текстовая генеративная модель Matt Shumer, созданная с помощью LazyMergekit на основе NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B. Несмотря на описание README как слияния нескольких моделей, в нём перечислена одна и та же базовая модель десять раз; метаданные каталога классифицируют связь как дообучение. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 11 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Лицензия Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробностей обучения, поэтому пригодность для конкретной задачи следует проверять на собственных примерах.

Jebadiah/hermes-Poppy-stone-l3-8b — объединённая языковая модель семейства Llama 3, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В слиянии использованы ChaoticNeutrals/Poppy_Porpoise-v0.7-L3-8B и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B; основной моделью указана Poppy_Porpoise-v0.7-L3-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и распространяется в формате safetensors.

KafkaLM-8x7b-German-V0.1-DPO — немецкоязычная языковая модель Seedbox, обученная Деннисом Дикманном. Это дообученная модель семейства Mixtral с архитектурой Mixture of Experts; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы доступны в формате safetensors. Модель предназначена для диалогового помощника и повседневных задач на немецком языке, включая сценарии немецкоязычного бизнеса. Она дообучена на наборах инструкций, переведённых с английского на немецкий, а затем выровнена методом DPO на немецкой модификации UltraFeedback. Автор отмечает её уверенное и творческое поведение, а также склонность иногда выходить за языковые рамки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка рекомендует использовать её для исследовательских целей и указывает, что применяются ограничения исходной лицензии Llama 2 и использованных датасетов; эта оговорка сама по себе не меняет классификацию зрелости модели.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Percival_01Shadow — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Percival_01Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-model_45k6e2e4-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая авторами модель на архитектуре Mistral для генерации текста и ответов в диалоге. Она создана методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и pankajmathur/Mistral-7B-model_45k6e2e4; конфигурация указывает точность bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на текстовые инструкции и диалоговые запросы. В метаданных указан английский язык, интерфейс чата и задача text-generation. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Motif-3-Beta — предварительная версия языковой модели Motif-3, разработанной Motif Technologies с нуля по собственной архитектуре. Это каузальная модель Mixture-of-Experts с разреженной маршрутизацией: в README указано около 314 млрд параметров всего и около 13 млрд активных на токен; метаданные каталога указывают 11 млрд параметров. Архитектура включает 384 эксперта, из которых активируются 8 на токен, общий эксперт, механизмы GDLA и PolyNorm, модифицированный mHC и дополнительную голову Multi-Token Prediction для ускорения декодирования.

Saul-Instruct-Extended — объединённая с помощью mergekit инструктивная языковая модель, опубликованная arcee-ai. В README в качестве компонентов указана Equall/Saul-Instruct-v1; повторение одного и того же идентификатора не позволяет установить, объединялись ли разные варианты весов. Модель основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 8,9 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

T5-Base — языковая модель семейства Text-To-Text Transfer Transformer, разработанная Колином Раффелом, Ноамом Шазиром и соавторами. Она представляет задачи обработки естественного языка в едином формате: принимает текст и генерирует текст. По метаданным, модель содержит 123,8 млн параметров, имеет архитектуру T5ForConditionalGeneration и контекст до 512 токенов; доступна в форматах Flax, PyTorch, Safetensors и TensorFlow. Основная задача этой версии в каталоге — перевод. Авторы также описывают применение T5 для суммаризации документов, ответов на вопросы, классификации, анализа тональности, перефразирования и регрессии, если модель дообучена под конкретную задачу. Модель рассчитана на английский, французский, румынский и немецкий языки и предварительно обучена на корпусе C4 в рамках смеси задач. Лицензия — Apache 2.0. Модель общего назначения, поэтому качество для конкретной задачи зависит от подходящего формата запроса и, часто, от дообучения. README не содержит конкретных оценок качества или подробных сведений об ограничениях и рисках; контекст в 512 токенов ограничивает длину входа.

VIDraft/Gemma-3-R1984-1B — диалоговая модель на базе Gemma 3, представленная как мультимодальная платформа с поиском в интернете и обработкой файлов. README указывает базовую модель Gemma-3-4B, тогда как метаданные связывают репозиторий с дообученной google/gemma-3-1b-it; поэтому происхождение и размер надёжнее определяются по метаданным: это дообучение плотной Gemma 3 на 1 млрд параметров. Модель использует Transformers, поддерживает чат и заявленный контекст до 8 000 токенов; метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. Заявленные сценарии включают ответы на вопросы по изображениям и видео, анализ документов, сравнение материалов и исследовательские запросы с поиском через SERPHouse и цитированием источников. README описывает входные файлы PNG, JPG, JPEG, GIF, WEBP, MP4, PDF, CSV и TXT, однако эти возможности относятся к платформе и не подтверждены архитектурой текстовой модели в метаданных. Для веб-поиска требуется API-ключ SERPHouse; заявленный локальный запуск зависит от окружения и оборудования. Лицензия в метаданных — Gemma; README дополнительно упоминает MIT для агентной платформы.

m8than/Llama-2-7b-chat-hf — копия модели Llama 2 7B Chat от Meta, размещённая на Hugging Face. Это авторегрессионная плотная Transformer-модель примерно с 6,6 млрд параметров, оптимизированная для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. В карточке Meta указаны английский язык, обучение с учителем и дополнительное выравнивание с помощью RLHF. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и создания текстовых продолжений. Возможны неточные или предвзятые ответы и небезопасные генерации. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0, однако исходная модель Llama 2 распространяется по лицензии Meta Llama 2 Community License; перед использованием следует учитывать условия лицензии исходных весов.

allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B-SFT-no-safety-data — языковая модель семейства Llama, опубликованная организацией AllenAI. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных указаны поддержка библиотеки Transformers, размер около 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель можно использовать для ведения диалогов, генерации ответов, создания черновиков и других задач, сводящихся к продолжению или преобразованию текстового запроса. Метаданные указывают тег text-generation и conversational, но README не содержит подробностей о языках, данных обучения, результатах оценки или лицензии. README также не описывает специальные меры безопасности, поэтому модель следует применять с дополнительной проверкой результатов и фильтрацией потенциально нежелательного контента. Лицензия в доступных данных не указана.

zelk12/MT4-Gen3-MU-gemma-2-S2MT4g2-9B — объединённая языковая модель на базе Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit. В объединение вошли allknowingroger/Gemmaslerp2-9B и zelk12/MT4-Gen2-gemma-2-9B; конфигурация README указывает тип bfloat16 и параметр смешивания t=0.25. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий использует Transformers и содержит веса в формате safetensors. В метаданных лицензия и поддерживаемые естественные языки не приведены, поэтому конкретные условия использования и языки здесь не уточняются.

Kukedlc/neuronal-7b-Mlab — текстовая генеративная модель, созданная слиянием mlabonne/NeuralDaredevil-7B и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit и метода slerp. В метаданных указаны архитектура MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; в карточке модели не заявлена специализация на конкретном языке или предметной области. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache 2.0.

NextSearch-1-S — дообученная модель NextTokenAI на базе Qwen3.6-35B-A3B, предназначенная для агентного веб-исследования в составе системы с оркестратором. Она разбивает вопрос на подзадачи, ищет и загружает материалы из актуального веба через инструменты search и fetch, сопоставляет противоречивые сведения и формирует краткий ответ или структурированный результат исследования. Архитектура — MoE, 35 млрд параметров; модель работает с текстом и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Для использования ей нужны системный промпт с датой задачи и настроенные инструменты; в README приведён пример запуска через vLLM с максимальной длиной контекста 65536 токенов. В тестах разработчика на нескольких наборах для поиска и исследования NextSearch-1-S показала сильные результаты на задачах с несколькими ограничениями и структурированными данными; оценки получены на собственном стенде и не сопоставимы напрямую с результатами других публикаций. Карточка не сообщает о специальной языковой специализации. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

TareksGraveyard/Savant-Qwen2.5-72B — объединённая модель на основе Qwen2.5, созданная автором репозитория методом della_linear с помощью mergekit. В качестве базовой использована zetasepic/Qwen2.5-72B-Instruct-abliterated; в объединение также вошли EVA-Qwen2.5-72B-v0.2, 72B-Qwen2.5-Kunou-v1, Q2.5-MS-Mistoria-72b-v2 и ChatWaifu_72B_v2.2. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 71,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; лицензия указана как other. Сведения о конкретных поддерживаемых языках и особых ограничениях в карточке не приведены.

xDAN-SlimOrca — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, опубликованная Azazelle. Она создана методом Slerp merge из xDAN-L1-Chat-RL-v1 и mistral-7b-slimorcaboros; в конфигурации слияния базовой моделью указана mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и диалогового текста, сочетая свойства двух исходных моделей. В карточке приведены результаты оценок на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — CC BY 4.0.

Blur-7b-slerp-v1.43 — диалоговая языковая модель, созданная liminerity слиянием весов через mergekit. В основе архитектура Mistral с плотной causal language model на 7,1 млрд параметров; в конфигурации указаны метод слияния SLERP и точность float16. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и работы с инструкциями. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её родительская модель заявлена как слияние трёх моделей Mistral для диалоговой генерации и следования инструкциям. Лицензия репозитория — Apache-2.0. В README не приведены конкретные языковые данные, поэтому языки использования не перечислены.

Falkor-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и perlthoughts/Falkor-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса SafeTensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает состав объединения и параметры слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о поддерживаемых языках.

Efficient-Large-Model/Gemma-2-2B-it — инструктивно дообученная текстовая модель семейства Gemma 2, основанного Google на технологиях и исследованиях, использованных при создании Gemini. Это декодерная плотная языковая модель с 2,7 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и работает с контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текстов, диалоговых интерфейсов, ответов на вопросы, суммаризации и задач рассуждения. Её сравнительно компактный размер подходит для запуска на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. README указывает английский как язык моделей Gemma; отдельные коды языков для этого репозитория в метаданных не приведены. Ответы могут содержать фактические ошибки или устаревшую информацию; модель также может испытывать трудности с неоднозначными формулировками, сложными задачами и тонкими языковыми нюансами, а обучающие данные могут отражать предвзятость. Репозиторий использует лицензию Gemma; перед применением следует учитывать её условия и политику допустимого использования Gemma.

Карточка модели Aliados/gemma-3-1b-it на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gemma-3-1b-it, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gemma-3-1b-it — диалоговая версия Gemma 3, размещённая Unsloth и основанная на Google/gemma-3-1b-it. Это плотная языковая модель Gemma3ForCausalLM примерно с 1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения по инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель работает через Transformers и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и писем, суммаризации и ответов на вопросы. В README описаны возможности семейства Gemma 3, включая мультимодальный ввод изображений, но этот конкретный чекпойнт имеет текстовую архитектуру и базовую модель Gemma 3 на 1 млрд параметров; поэтому поддержку изображений ему не приписываю. Метаданные указывают английский язык. Лицензия — Gemma. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться в фактах, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами. Качество зависит от промпта и контекста.

unsloth/gemma-3-1b-it — диалоговая версия Gemma 3, размещённая Unsloth и основанная на Google/gemma-3-1b-it. Это плотная языковая модель Gemma3ForCausalLM примерно с 1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения по инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель работает через Transformers и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и писем, суммаризации и ответов на вопросы. В README описаны возможности семейства Gemma 3, включая мультимодальный ввод изображений, но этот конкретный чекпойнт имеет текстовую архитектуру и базовую модель Gemma 3 на 1 млрд параметров; поэтому поддержку изображений ему не приписываю. Метаданные указывают английский язык. Лицензия — Gemma. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться в фактах, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами. Качество зависит от промпта и контекста.

Noodlz/IvanDrogo-7B — объединённая модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В README указано, что в объединение вошли Noodlz_DolphinLake-DARE_TIE_SLERP-tokenwest в качестве базовой модели и Noodlz_HermeStar-DARE_TIE_SLERP-startoken; метаданные классифицируют происхождение как merge. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступны веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

unsloth/Llama-3.1-70B — опубликованный Unsloth вариант Meta Llama 3.1-70B с динамической квантизацией Unsloth Dynamic 2.0, предназначенный для генерации текста. В основе — плотная авторегрессионная трансформерная архитектура LlamaForCausalLM с Grouped-Query Attention; модель содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель принимает и генерирует текст. Она подходит для диалоговых приложений и других задач генерации естественного языка на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Вариант Unsloth заявлен как динамически квантованный с акцентом на сохранение точности; карточка не приводит независимых результатов сравнения именно этого репозитория. Для применения требуются значительные вычислительные ресурсы из-за размера модели. Возможны ошибки и небезопасные ответы; результаты следует проверять, а подключение внешних инструментов — контролировать. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License с её условиями и ограничениями.

MInAlA/Llama-3.2-3B-DPO-merged — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, полученная выравниванием Llama-3.2-3B-Instruct методом DPO на наборе предпочтений argilla/ultrafeedback-binarized-preferences. Модель содержит 3,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; поддерживает контекст до 131072 токенов и предназначена для использования через библиотеку Transformers. Модель подходит для диалогов, генерации ответов и других текстовых задач общего назначения. В метаданных указаны мультиязычные возможности базовой модели, но конкретный перечень языков для этой производной модели не приведён. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kaoeiri/Llam-Romania-3.1d-8B-V1.11 — языковая модель семейства Llama, разработанная Kaoeiri как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста и диалогового общения. В репозитории указано 7,5 млрд параметров, контекстное окно — до 131 072 токенов; модель построена на PyTorch и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL.

bigscience/mt0-base — мультиязычная модель семейства mT0, разработанная BigScience на основе предобученной mT5 и дообученная на смеси заданий xP3 для следования инструкциям на естественном языке. Она подходит для выполнения задач по текстовым запросам в режиме zero-shot, включая перевод, ответы на вопросы, классификацию тональности и создание текстов. Модель использует архитектуру encoder-decoder MT5ForConditionalGeneration и содержит 291,2 млн параметров; доступны веса PyTorch, safetensors и ONNX. README описывает поддержку десятков языков, а метаданные перечисляют языки обучения и основные языки карточки. Результаты зависят от формулировки запроса: модели полезно явно обозначать границы входного текста, требуемую задачу и язык ответа. Лицензия — Apache-2.0.