III.8Договоры, юридическая работа и compliance

MeliodasPercival_01_YamNeuralsirkrishna — объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов на основе текстовых запросов; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения или отдельные языковые возможности, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения. Характеристики и ограничения исходных моделей в карточке не раскрыты.

MonarchLake-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная macadeliccc слиянием SLERP моделей AlphaMonarch-7B и WestLake-7b-v2-laser-truthy-dpo. Она предназначена для генерации текста и общения в диалоговом формате, включая ответы на вопросы и рассуждения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на задачах рассуждения и здравого смысла. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

PolyLM-13B-fine-grained-shards — мультиязычная языковая модель семейства GPT-2, разработанная командой DAMO-NLP-MT. Это вариант PolyLM-13B с теми же весами, разбитыми на более мелкие файлы-шарды. Модель предварительно обучена на 640 млрд токенов и дообучена на автоматически созданном наборе из 132,7 тыс. мультиязычных инструкций; контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста и мультиязычных сценариев, включая понимание текста, ответы на вопросы и перевод. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, испанского, французского, португальского, русского, немецкого, итальянского, арабского, японского, корейского, тайского, вьетнамского, индонезийского, нидерландского, польского, турецкого и иврита. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Более мелкое разбиение весов меняет способ хранения файлов, а не назначение модели.

Proto-Harpy-Spark-v0.1-7B — объединённая языковая модель семейства Mistral, опубликованная Jacoby746. Она создана методом SLERP с помощью mergekit на основе SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и uukuguy/speechless-instruct-mistral-7b-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель может применяться для текстового общения, следования инструкциям и генерации ответов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 43,33 и BBH 26,91, однако подробности протокола оценки и дополнительные результаты в доступной карточке ограничены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

AISquare-Instruct-SOLAR-10.7b-v0.5.32 — инструкционная языковая модель команды UI Platform компании Inswave Systems. Она основана на upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 и предназначена для генерации текста по запросам и инструкциям. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 10,6 млрд параметров и принимает текст; нативное окно контекста — 4096 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель опубликована в формате PyTorch и распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

aya-23-35B-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели Aya 23 35B, разработанной CohereForAI. Квантизацию выполнил legraphista с использованием llama.cpp и метода IMatrix; исходная модель имела формат FP16. Модель предназначена для генерации текста и мультиязычных сценариев работы с текстом. Заявлена поддержка 23 языков: английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского, арабского, греческого, персидского, польского, индонезийского, чешского, иврита, хинди, нидерландского, румынского, русского, турецкого, украинского и вьетнамского. Архитектура и размер контекста в README не указаны. Доступны варианты квантования от IQ1_S до Q8_0, а также FP16; размеры файлов составляют примерно от 8,52 до 69,97 ГБ. IMatrix применяется в ряде вариантов, преимущественно для более компактных квантов. Основные преимущества — широкий языковой охват, возможность локального запуска через совместимые инструменты GGUF и выбор между различными уровнями сжатия. Более сильное квантование уменьшает требования к хранению и памяти, но может снижать точность и качество генерации; конкретные характеристики производительности в README не приведены. Модель распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0, допускающей использование с ограничениями, включая запрет коммерческого применения.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Inex12Experiment26 — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Размер контекстного окна составляет до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель объединяет automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Inex12Experiment26-7B. Для неё указана лицензия Apache-2.0, допускающая использование на её условиях. Карточка не описывает специальные предметные области или отдельные ограничения качества.

Experiment28M7_Percival_01Shadow — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Percival_01Shadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель можно использовать для диалогов и других задач генерации текста. Она распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Данных о специализации по языкам или предметным областям в карточке нет.

Geneva 12B GammaCorpus v2-10k — многоязычная чат-модель Ruben Roy, дообученная на Mistral Nemo Instruct 2407 с использованием набора GammaCorpus v2-10k, содержащего структурированные многоходовые диалоги. Она предназначена для генерации текста, общения по инструкциям и диалоговых сценариев; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM с плотной архитектурой и насчитывает 12,1 млрд параметров. В README указаны 40 слоёв, SwiGLU и групповое скользящее внимание GQA. Модель заявлена для английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Автор предупреждает о возможной предвзятости ответов.

LMCocktail-Mistral-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — плотная языковая модель семейства Mistral, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Yhyu13/LMCocktail-Mistral-7B-v1 методом SLERP. Веса представлены в формате Safetensors; модель насчитывает 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и ведения диалогов. Её можно применять в чат-ботах и для создания ответов на текстовые запросы. Данные о поддерживаемых естественных языках в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и поведение при объединении моделей могут различаться в зависимости от запроса; отдельные ограничения в карточке не описаны.

MaziyarPanahi/mistral-ft-optimized-1218-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом Slerp merge из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Подходит для чат-ботов, черновиков текстов, ответов на вопросы и других сценариев генерации на английском языке. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не описывают отдельные ограничения качества или оценки безопасности.

vistagi/Mixtral-8x7b-v0.1-dpo — разговорная языковая модель семейства Mixtral, представленная как модель генерации текста. В карточке указано обучение на базе Mixtral-8x7b-v0.1 с использованием LoRA; метаданные описывают архитектуру как MoE и указывают 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана на диалоговые сценарии и генерацию ответов по текстовым запросам. Её можно применять для ведения диалога и создания текстовых ответов на английском языке. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README описывает supervised fine-tuning на Ultrachat-200K, тогда как в метаданных указан датасет UltraFeedback; поэтому конкретный режим обучения именно этой версии DPO по доступным сведениям подтвердить нельзя.

Orca Mini v9.2 — диалоговая языковая модель Pankaj Mathur, дообученная на базе Meta Llama 3.3 70B Instruct. Она предназначена для генерации текста и работы в роли разговорного ассистента; в карточке приведён формат промпта Llama 3. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка указывает английский язык, а базовая модель поддерживает также французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский, испанский и тайский; качество Orca Mini на этих языках отдельно не подтверждено. Модель может генерировать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, поэтому перед применением требуется тестирование и настройка мер безопасности под конкретный сценарий. Распространяется по лицензии Llama 3.3.

Qwen3.8-27B-Fast60L-Voodoo-GGUF — это созданная Valexiem модификация Qwen 3.8 27B: гибридная модель с gated DeltaNet и слоями полного внимания, сокращённая до 60 слоёв, с обрезанным словарём и динамической поканальной квантизацией. Основной вариант содержит 24,163 млрд параметров и занимает 5,59 GiB; модель распространяется в формате GGUF и рассчитана на локальный запуск и диалоговое применение. Лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалога и поиска по контексту. Автор сообщает о скорости около 51 токена в секунду на RTX 4070 с 12 ГБ видеопамяти при тесте на малой глубине контекста. Обрезка словаря удаляет 118 300 неиспользуемых мультиязычных токенов; карточка заявляет, что этот этап не меняет жадную генерацию относительно соответствующего не обрезанного варианта. Метаданные указывают английский язык. Существенное ограничение — модель не подходит для синтеза кода: в приведённой оценке исполняемого кода она набрала 2 из 4 против 4 из 4 у базового варианта. Возможны циклы повторов при кратких инструкциях, а скорость генерации заметно падает при длинном контексте: примерно до 21,5 токена в секунду на 128k и 9,3 на 256k. Приведённые скорости относятся к конкретной конфигурации оборудования и теста.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Inex12Strangemerges_30 — объединённая модель для генерации текста, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Inex12Strangemerges_30-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не описывают её специализацию по языкам или конкретным областям применения, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения.

Teuken-7B-instruct-research-v0.4 — мультиязычная языковая модель с настройкой на выполнение инструкций, разработанная Fraunhofer, Forschungszentrum Jülich, TU Dresden и DFKI в рамках проекта OpenGPT-X. Это декодерный Transformer семейства LLaMA с 7,5 млрд параметров, обученный на 4 трлн токенов; длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и других задач генерации текста на европейских языках, в которых авторы стремились обеспечить более устойчивые результаты, чем у моделей, ориентированных преимущественно на английский. Модель поддерживает 24 языка ЕС, включая немецкий, английский, французский, испанский, итальянский, польский, чешский, болгарский, греческий и другие. При этом настройка на инструкции использовала англоязычные и немецкоязычные наборы данных в равных долях. Модель распространяется в формате Safetensors и использует лицензию с меткой «other»; подробные условия следует уточнять у разработчика. Авторы указывают, что модель может выдавать предвзятые, токсичные или фактически неверные ответы, и не рекомендуют её для задач программирования и математики.

UNA-Neural-Chat-v3-3-Phase2 — языковая модель OneManArmy, созданная с применением метода выравнивания UNA (Uniform Neural Alignment) и обученная с использованием Zephyr Trainer на очищенном наборе UltraFeedback. Это дообучение модели one-man-army/una-neural-chat-v3-3-P1-OMA; архитектура MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. В карточке приведены результаты бенчмарков ARC и HellaSwag, но подробные результаты доступны по внешней ссылке и не представлены здесь. Лицензия — Apache-2.0.

Beast-Soul-new — текстовая генеративная модель, созданная слиянием udkai/Turdus и flemmingmiguel/MBX-7B с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться в диалоговых и других сценариях, построенных на продолжении текста. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Указанный размер контекста — 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. В README описан метод слияния SLERP с настройками для слоёв внимания и MLP. В карточке не приведены специальные предметные области или сведения о языковой специализации. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Dolphin 2.2 70B — разговорная языковая модель от Eric Hartford, обученная на базе StellarBright, которая основана на Llama 2. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и продолжительных многоходовых бесед; автор отмечает улучшения в эмпатичных ответах и персональных советах. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 68,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Контекст — до 4096 токенов. Для общения применяется формат ChatML. При обучении использованы наборы Dolphin, Airoboros 2.2.1, а также отобранные данные Samantha и WizardLM. Автор характеризует модель как uncensored и предупреждает, что она может выполнять запросы, связанные с неэтичным содержанием; перед предоставлением её пользователям рекомендуется добавить собственный слой ограничений. Лицензия — Llama 2, README указывает на возможность коммерческого и некоммерческого использования.

EVA-Qwen2.5-72B-v0.1-GGUF — это набор GGUF-квантизаций текстовой языковой модели EVA-Qwen2.5-72B-v0.1, опубликованный bartowski. Модель создана на базе Qwen2.5-72B-Instruct и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии, написание текстов и roleplay. В обучении исходной модели использовались наборы данных для инструкционного следования, структурированного письма, художественных диалогов и ролевых сценариев. Архитектура исходной модели — Qwen2.5 с 72 млрд параметров; модель работает с текстом и использует шаблон сообщений ChatML. README не содержит точных сведений о поддерживаемых языках и размере контекстного окна. Доступны варианты квантизации от IQ1_M и Q2 до Q8_0 размером примерно от 23,74 до 77,26 ГБ. Варианты Q5_K_M, Q6_K, Q4_K_M и другие обеспечивают компромисс между качеством и требованиями к памяти; низкобитные варианты экономичнее, но заметно уступают в качестве. Модель можно запускать через llama.cpp и LM Studio. Квантизация выполнена с использованием imatrix и llama.cpp версии b4014. Лицензия указана как qwen/other; README ссылается на лицензию Qwen2.5-72B-Instruct, однако конкретные условия следует уточнять в исходной лицензии.

quantumaikr/falcon-180B-WizardLM_Orca — плотная авторегрессионная модель Falcon с архитектурой causal decoder-only, созданная quantumaikr на основе Falcon-180B-chat и обученная с использованием данных WizardLM-Orca. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; среди указанных в карточке языков — английский, немецкий, испанский и французский. В метаданных размер модели указан как 283,2 млрд параметров. Для запуска в полной точности bfloat16 README указывает потребность примерно в восьми A100 с 80 ГБ памяти или эквивалентном оборудовании. Модель опубликована в формате safetensors; условия лицензии в доступных данных не приведены.

google/gemma-3-270m-it-qat-q4_0-unquantized — текстовая диалоговая модель семейства Gemma 3 от Google, созданная на основе google/gemma-3-270m-it. Репозиторий содержит вариант с QAT Q4_0; метаданные указывают формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и других задач, выполняемых по текстовым инструкциям. В общей карточке семейства Gemma 3 также описаны приём изображений, контекст до 128K токенов и поддержка более 140 языков, но эти свойства отдельно для данного компактного текстового чекпойнта не подтверждены. Модель может применяться в чат-ботах, виртуальных помощниках, подготовке черновиков и кратких изложений. Небольшой размер семейства позволяет рассматривать запуск на устройствах с ограниченными ресурсами. Ограничения включают возможные фактические ошибки, смещения и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями лицензии и политикой допустимого использования Google.

GPT4 x Alpaca — языковая модель семейства LLaMA, разработанная maicomputer. Модель содержит 12,9 млрд параметров и дообучена в течение трёх эпох на ответах GPT-4; в качестве базовой модели использована Alpaca-13B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В карточке приведены результаты оценки на ARC и HellaSwag.

h2oai/h2ogpt-oasst1-512-12b — языковая модель H2O.ai на архитектуре GPT-NeoX с 15,4 млрд параметров. Она дообучена на наборе h2oai/openassistant_oasst1_h2ogpt_graded на основе EleutherAI/pythia-12b и предназначена для следования инструкциям и диалогового использования, например в чат-ботах. Модель принимает текст и генерирует текст; опубликована в формате PyTorch и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель можно применять для ответов на вопросы, диалогов и выполнения текстовых инструкций. В README приведены результаты проверки на задачах из lm-evaluation-harness. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое использование. Модель может выдавать неверные, бессвязные или нерелевантные ответы, а также предвзятый или оскорбительный контент; результаты следует проверять.

K2S3-Mistral-7b-v1.42 — текстовая авторегрессионная модель, разработанная K2S3 и дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная модель семейства Mistral на 7,2 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов. Модель обучена методом полного SFT на данных alpaca-gpt4-data и части OpenOrca. Она принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и поддержку английского языка. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель подходит для ответов на инструкции и вопросов, а также для генерации и продолжения текста на английском языке. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

L3.1-Boshima-b — объединённая языковая модель, созданная сообществом с помощью mergekit методом SLERP из ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-Formax-v1.0 и mergekit-community/L3-Boshima-a. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на запросы и ведения чата на основе текстового ввода. Она распространяется в формате safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Сведения о лицензии и языковой специализации в предоставленных данных отсутствуют.

LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b-chat — немецкоязычная чат-модель LAION и HessianAI, созданная дообучением LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b на немецких инструкционных наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалога, написания текстов, объяснений и обсуждений. Она поддерживает немецкий и английский языки; нативное контекстное окно — 32 768 токенов. В оценке MT-Bench-DE модель лучше справлялась с гуманитарными темами, естественно-научными вопросами, письмом и ролевыми диалогами, но слабее показала себя в математике и сложных рассуждениях. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточную, предвзятую или нежелательную информацию, поэтому перед применением в конкретных продуктах её следует проверить и настроить. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaT3qm7x — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaT3qm7x-7B; автор карточки — MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или языковой специализации.

MistralDpoPearl-7b-slerp — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit объединением louisbrulenaudet/Pearl-7B-slerp и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии и ответы на инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, объединённые в bf16. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценки качества или подробные сведения о языковом покрытии, поэтому пригодность для конкретного языка и специализированных задач следует оценивать отдельно.

MaziyarPanahi/NeuralsirkrishnaShadow_YamNeuralsirkrishna — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает запросы на естественном языке; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель может применяться для диалога, составления текстов и ответов на вопросы. Веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализации по языкам или прикладным областям, поэтому их нельзя подтвердить.