III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Falcon-180B-Chat — диалоговая языковая модель на 180 млрд параметров, разработанная Институтом технологических инноваций (TII) на основе Falcon-180B и дообученная на смесях Ultrachat, Platypus и Airoboros. Это авторегрессионная модель с архитектурой decoder-only; в ней используются вращательные позиционные эмбеддинги, multi-query attention и FlashAttention. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям в текстовом формате. Модель лучше всего рассчитана на английский язык; также заявлена поддержка немецкого, испанского и французского, с ограниченными возможностями на ряде других европейских языков. Карточка не сообщает длину контекста. Для быстрого инференса требуется около 400 ГБ памяти; запуск в bfloat16 требует примерно восьми A100 по 80 ГБ или эквивалентного оборудования. Модель может воспроизводить стереотипы и смещения из веб-данных, а её ответы на языках помимо английского могут быть ненадёжны. Для применения в производстве разработчик рекомендует оценивать риски и добавлять защитные механизмы. Распространяется по лицензии Falcon-180B TII License и Acceptable Use Policy, допускающей коммерческое использование с соблюдением её условий.

Flammen-Kunoichi-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная nbeerbower с помощью mergekit и метода SLERP из nbeerbower/flammen4-mistral-7B и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоги и ответы на вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors и доступны по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Карточка модели abideen/gemma-7b-openhermes на Hugging Face совпадает с карточкой QueryloopAI/gemma-7b-openhermes, поэтому описание составлено по ней. QueryloopAI/gemma-7b-openhermes — диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma, дообученная разработчиком на базе google/gemma-7b-it с помощью QLoRA на данных предпочтений OpenHermes-2.5. Модель содержит 8,2 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors и рассчитана на генерацию текста и следование инструкциям в формате чата; для диалогового использования следует применять встроенный шаблон чата токенизатора. Модель принимает текстовые запросы, вопросы и документы и генерирует ответы или краткие изложения на английском языке. Указанное контекстное окно — 8192 токена. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. В README приведены результаты нескольких бенчмарков; они не гарантируют качество на конкретных задачах.

Geneva 12B GammaCorpus v2-50k — разговорная модель, разработанная Ruben Roy и дообученная на Mistral-Nemo-Instruct-2407 с использованием корпуса GammaCorpus v2-50k, содержащего структурированные многоходовые диалоги. Она предназначена для генерации текста, диалогов и следования инструкциям; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой моделью и содержит 12,1 млрд параметров. README указывает 40 слоёв, размерность 5120, SwiGLU, GQA и словарь примерно на 128 тысяч токенов. Заявленная в метаданных длина контекста — 1 024 000 токенов. Указаны английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский языки. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии Apache 2.0. README предупреждает о возможности предвзятых ответов; заявленное стремление превзойти модели аналогичного размера не подкреплено в карточке результатами сравнительной оценки.

Llama-3-SauerkrautLM-70b-Instruct — диалоговая языковая модель, созданная VAGO Solutions совместно с Hyperspace.ai на основе Meta-Llama-3-70B-Instruct и настроенная с помощью DPO. Она предназначена для генерации ответов и ведения диалога на немецком и английском языках; в карточке приведены оценки на англоязычных и немецкоязычных тестах, включая MT-Bench и оценку RAG. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 69,5 млрд параметров. Контекст — до 8192 токенов. Доступны веса в формате safetensors. В README указана лицензия meta-llama, тогда как метаданные Hugging Face обозначают её как other; условия следует сверять с лицензией базовой модели и карточкой репозитория. Авторы предупреждают, что модель может выдавать неподходящий или неотфильтрованный контент и что её поведение не всегда будет уместным.

MagnusIntellectus-12B-v1 — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная GalrionSoftworks с помощью LazyMergekit из UsernameJustAnother/Nemo-12B-Marlin-v5 и anthracite-org/magnum-12b-v2. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров; карточка указывает контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов в чат-сценариях. В README описано слияние методом TIES с нормализацией и весами 0,70 и 0,30; веса опубликованы в формате safetensors и типе bfloat16. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средний балл 21,55, IFEval 44,21 и BBH 33,26. Лицензия — Apache-2.0. Данных о поддерживаемых естественных языках в предоставленных источниках нет.

Mystical-dare7-7b — языковая модель семейства Mistral, созданная mvpmaster путём слияния шести моделей с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы и других задач на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает и генерирует текст. В README и метаданных не указаны целевые языки или специализированные прикладные области. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

nyun-c2-llama3-61B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная Nyun AI. Она содержит 76,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 8 192 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, диалоговых сценариев и задач на понимание языка. В README авторы сообщают, что модель получена оптимизацией без дополнительного дообучения и показывает результаты выше Llama 3 70B в нескольких приведённых бенчмарках, хотя уступает ей в MMLU. Файлы опубликованы в формате safetensors. Для использования действует лицензия Llama 3. Русский язык и специализированные предметные области в предоставленных источниках не заявлены.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-qwen1.5-32b-v21.2-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-qwen1.5-32b-v21.1-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-Qwen1.5-32B-v21.1-32k — мног языковая диалоговая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2 с плотной трансформерной сетью и 31,7 млрд параметров. Она предназначена для общения и генерации ответов на запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском, русском и финском языках. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и составления текстов на поддерживаемых языках. Для работы рекомендуется быстрый токенизатор Transformers; README также отмечает совместимость формата промптов с vLLM для развёртывания API. Модель распространяется по лицензии с обозначением «other»; README приводит предупреждение об ошибочных или нежелательных ответах и предостерегает от использования в критичных и высокорисковых сценариях.

Marsouuu/Qwen1_78-ECE-PRYMMAL-Martial — языковая модель для генерации текста, созданная сообществом путём слияния моделей Qwen2.5-1.5B и Qwen2.5-1.5B-Instruct методом SLERP с помощью mergekit. Она предназначена для диалогов и генерации ответов по текстовым запросам. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка приводит результаты отдельных тестов, включая IFEval и BBH; эти оценки не гарантируют качество на других запросах.

SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 — диалоговая языковая модель компании Upstage, дообученная для одношаговых бесед на базе upstage/SOLAR-10.7B-v1.0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Она принимает текст и генерирует текстовые ответы на английском языке. Модель прошла инструкционное дообучение с учителем и оптимизацию предпочтений DPO на смесях наборов Alpaca-GPT4, OpenOrca, Orca DPO и UltraFeedback, а также данных, созданных с помощью Metamath. Подходит для диалоговых ответов, выполнения инструкций, объяснений и задач на рассуждение. В карточке заявлены результаты конкурентного качества для своего размера, но это заявление разработчика и оно не гарантирует качество в конкретном сценарии. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Модель ориентирована на одношаговые беседы; контекст ограничен 4096 токенами, поэтому она не предназначена для длительных многошаговых диалогов без специальной настройки.

Tulu 2 7B — разговорная языковая модель-ассистент, разработанная AllenAI и дообученная на основе Meta Llama 2 7B. Она обучена на смеси общедоступных, синтетических и созданных людьми инструкций и диалогов; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — около 6,6 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, рассчитана прежде всего на английский язык, поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов и выполнения инструкций в универсальных сценариях. В карточке приведены результаты MT-Bench и AlpacaEval для варианта SFT, но они не гарантируют качество на конкретных задачах. Для лучшей генерации следует соблюдать формат входа, описанный в карточке. Модель не прошла выравнивание на безопасные ответы в RLHF и не использует встроенную фильтрацию: она может выдавать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk; перед использованием следует учитывать её условия.

HenryJJ/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-orca-v2 — авторегрессионная языковая модель, подготовленная HenryJJ методом DPO на основе cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b с использованием набора Intel/orca_dpo_pairs. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; для диалогов использует формат ChatML. В карточке указано обучение на 1200 шагах с окном контекста 1024 токена, тогда как метаданные модели задают native context в 32768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке. Её можно применять как чат-ассистента для ответов на запросы и ведения диалога. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Eurydice 24b v3 — диалоговая языковая модель от Aixon Lab, созданная дообучением Mistral Small 3.1 24B Instruct. Это плотная трансформерная причинная модель с 23,4 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она предназначена для многосторонних диалогов, генерации текста, ответов на вопросы и анализа; автор отмечает сильные стороны в понимании контекста, творческом письме, естественном общении и рассказывании историй. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке основным языком назван английский; также может поддерживаться ряд других языков. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Результаты сравнительных оценок не приведены. Возможны смещения и ошибки, поэтому ответы следует проверять.

WesPro/F1-Chimera-Hybrid-LimaRP-8B — объединённая модель генерации текста, созданная методом linear merge с помощью mergekit на основе mlabonne/ChimeraLlama-3-8B и mpasila/Llama-3-LimaRP-LoRA-8B. Модель построена на архитектуре Llama 3 с плотной причинно-языковой сетью и содержит 7,5 млрд параметров; репозиторий использует формат safetensors, а веса при объединении приведены к float16. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Контекст составляет 8192 токена. Карточка не сообщает о специализированных языках или прикладных областях, поэтому модель можно описать как текстовую модель общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

QuantFactory/gemma-2-9b-it-SimPO-rudpo-GGUF — квантизированная версия модели gemma-2-9b-it-SimPO-rudpo, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. Исходная модель разработана на базе princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель имеет размер 9 миллиардов параметров и ориентирована прежде всего на повышение качества ответов на русском языке по сравнению с базовой моделью. Модель подходит для русскоязычных чат-ботов, ассистентов и других задач текстовой генерации. В тестировании на наборе arena-hard questions на русском языке она получила оценку 91,9 против 90,9 у gemma-2-9b-it-SimPO и 67,0 у gemma-2-9b-it. Однако эти результаты относятся к конкретному тесту и не гарантируют аналогичного качества в других задачах. В README не указаны точный формат квантизации, поддерживаемые языки помимо русского, размер контекста, модальности и требования к аппаратному обеспечению. Лицензия модели — gemma.

Ice0.51-16.01-RP — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, работает с контекстом до 32 768 токенов и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель принимает текст и выдаёт текст; её можно использовать для ведения беседы и генерации ответов. В README указана лицензия?

Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3.1-70B — разговорная модель Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), дообученная на наборах Infinity-Instruct-7M и Infinity-Instruct-Gen. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров; она генерирует текст по инструкциям и использует шаблон диалога Llama 3 Instruct. Контекстное окно составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалогов и выполнения пользовательских инструкций. Разработчики сообщают о результатах на AlpacaEval 2.0 и Arena-Hard, сопоставимых с GPT-4, однако приведённые в карточке сведения не гарантируют качество в конкретных сценариях. Обучение проводилось без RLHF. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется для академических исследований; коммерческое использование запрещено лицензией llama3.1 и условиями проекта.

Mayo — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mlabonne/NeuralBeagle14-7B и openchat/openchat-3.5-0106 с помощью mergekit и метода SLERP. В основе лежит плотная архитектура Mistral с причинным языковым моделированием; размер модели — 7,1 млрд параметров, заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: она может использоваться для ответов на вопросы, следования инструкциям, рассуждений и творческого письма. Эти сценарии соответствуют характеристикам базовой NeuralBeagle14-7B и назначению компонентов слияния; README не приводит отдельные результаты оценки Mayo. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о поддерживаемых естественных языках и специальных ограничениях применения в карточке не приведены.

MeliodasPercival_01_MeliodasT3q — объединённая текстовая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/MeliodasT3q-7B. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов; принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретной предметной области или языке нет, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения. Карточка не приводит результаты оценки качества или подробные рекомендации по использованию.

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса опубликованы в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не уточняет специализацию, языки, оценки качества или особенности настройки диалогов.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-Aya-101 — дообученная диалоговая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, основанная на mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в многоязычных диалоговых сценариях. Указанный для семейства базовой модели контекст составляет до 32 768 токенов; модель использует форматы PyTorch и Safetensors. В README приведён пример запуска через Transformers с задачей text-generation. В метаданных указан набор данных CohereForAI/aya_dataset и языковые теги, включая английский, арабский, хинди, японский, корейский и другие; README отдельно отмечает многоязычность. Для весов заявлена лицензия Apache-2.0. README не содержит результатов подробной оценки или описания известных ограничений, поэтому качество ответов на конкретных языках и типах задач по имеющимся данным оценить нельзя.

zelk12/MT2-Gen4-MA-gemma-2-N3N1532-9B — языковая модель Gemma 2 с 9 млрд параметров, созданная слиянием двух моделей методом SLERP с помощью mergekit. В состав слияния вошли nhyha/N3N_gemma-2-9b-it_20241029_1532 и allknowingroger/Gemmaslerp2-9B; веса сохранены в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Карточка не уточняет поддерживаемые языки и специализированные области применения, поэтому модель следует рассматривать как общего назначения. Репозиторий не сообщает результатов оценки качества или известных ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT3-Gen5-MAI-gemma-2-9B — слитая модель генерации текста на архитектуре Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT3-Gen5-MA-gemma-2-MT2E-9B и zelk12/MT3-Gen5-IF-gemma-2-Av4dMT2-9B. Модель содержит 9 млрд параметров и предназначена для диалогов и генерации текста; принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Работает с контекстом до 8192 токенов и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. В метаданных не указаны языковые предпочтения и прикладные специализации. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/openbuddy-zephyr-7b-v14.1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenBuddy/openbuddy-zephyr-7b-v14.1; в репозитории указаны веса Safetensors в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов и сценариев, где нужно формулировать ответы на текстовые запросы. В карточке Hugging Face указана лицензия Apache-2.0. Сведения о целевых языках и специальных областях применения в предоставленных материалах отсутствуют.

Qwen3-4B-SafeRL — версия языковой модели Qwen3-4B, дообученная с помощью обучения с подкреплением для повышения устойчивости к вредоносным и состязательным запросам. Для оценки безопасности использовалась Qwen3Guard-Gen-4B, а гибридная функция вознаграждения также поощряет полезные ответы и снижает число необоснованных отказов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста в сценариях, где важны безопасность и сохранение полезности ответов. Она поддерживает режимы с рассуждением и без него; архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM, размер — около 3,7 млрд параметров, контекст — до 40 960 токенов. В сравнительных тестах SafeRL показала более высокие показатели безопасности и меньшую частоту отказов, чем исходная Qwen3-4B, при близких результатах на отдельных тестах рассуждения. Модель распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Показатели безопасности не гарантируют безошибочного распознавания всех вредоносных запросов; результаты зависят от теста и режима работы.

RakutenAI-7B-instruct — языковая модель Rakuten Group, Inc. для генерации текста по инструкциям. Это дообученная версия RakutenAI-7B на архитектуре Mistral с 7,2 млрд параметров. Для японского языка словарь расширен до 48 тысяч токенов; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая японский и английский языки. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для выполнения инструкций, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В карточке приведены результаты оценки на японских и английских языковых тестах; они характеризуют тестовые наборы и сами по себе не гарантируют качество на любых пользовательских запросах. Модель может выдавать предвзятые, неточные или небезопасные ответы. Лицензия — Apache License 2.0.

RandomMergeNoNorm-7B-DARETIES — текстовая генеративная модель, созданная с помощью mergekit объединением моделей FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, CultriX/Wernicke-7B-v9 и mlabonne/NeuralBeagle14-7B. Это плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Слияние выполнено методом DARE-TIES с базой FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, плотностями 0,45 и 0,55 для компонентов и параметром int8_mask; итоговый тип данных — float16. Базовая модель NeuralBeagle14-7B описана как модель для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации, однако отдельные оценки качества именно этого слияния в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ehristoforu/rufalcon3-3b-it — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная ehristoforu дообучением tiiuae/Falcon3-3B-Instruct. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 2,8 млрд параметров; веса доступны в формате safetensors. Она рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогового взаимодействия и генерации ответов по текстовым запросам. В карточке указаны обучение с Unsloth и TRL и лицензия Apache-2.0. Язык, отмеченный в метаданных самой модели, — английский; базовая модель также описана как поддерживающая французский, испанский и португальский языки.

sfmunfilterede2ealignment-4k5k6kweightedavgmerge — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Linear из контрольных точек обучения на шагах 4000, 5000 и 6000; базовой указана контрольная точка global_step6000. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX, содержит 8,8 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Максимальная длина контекста — 16 384 токена. Карточка не описывает специализацию на конкретных предметных областях или языках, поэтому модель можно охарактеризовать только как текстовую модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.