III.9Закупки и управление поставщиками

adowu/astral-256k-7b — текстовая генеративная модель, разработанная автором aww на архитектуре MistralForCausalLM. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, а также может применяться для суммаризации и перевода длинных документов. Модель содержит 8 млрд параметров и поддерживает контекст до 256 000 токенов. Карточка описывает обработку длинных последовательностей и оптимизацию для вычислений bfloat16; метаданные указывают формат safetensors и библиотеку Transformers. Указана поддержка английского языка и лицензия Apache-2.0. Модель подходит для создания статей и отчётов, чат-ботов и работы с большими документами. Качество для отдельных задач карточка не подтверждает количественными оценками; применение на длинном контексте потребует соответствующих вычислительных ресурсов.

GKA-primed-HQwen3-8B-Instruct — инструктивная гибридная языковая модель, созданная командой Hybrid Model Factory на основе Qwen3-8B. В архитектуре 18 слоёв Attention и 18 слоёв Gated KalmaNet (GKA), слоя пространства состояний, вдохновлённого фильтром Калмана. Модель содержит около 7,6 млрд параметров и принимает контекст длиной до 131 072 токенов; доступны веса в формате Safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям, в том числе при работе с длинным контекстом. По данным авторов, замена половины слоёв внимания на GKA сокращает потребность в растущем KV-кэше и может ускорить инференс на длинных последовательностях, сохраняя качество, близкое к базовой модели. Параметр num_iter позволяет настраивать вычислительные затраты GKA во время инференса. Это не модель рассуждений и она не поддерживает вызов инструментов. Основанные на README сведения о языках Qwen3 не уточняют полный перечень языков именно этого чекпойнта. Лицензия — Apache 2.0.

Llama-3-70B-Synthia-v3.5 — универсальная языковая модель семейства Llama 3, дообученная разработчиком migtissera на наборе Synthia-v3.5 и других общедоступных данных. Вычислительные ресурсы для обучения предоставила KindoAI. Модель предназначена для следования инструкциям и продолжительных диалогов. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и редактирования текста, объяснений и диалоговых сценариев. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 69,5 млрд параметров; она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на нескольких наборах задач, включая IFEval и BBH. Модель может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неуместный контент; автор характеризует её как uncensored и рекомендует проверять ответы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Llama 3 License (llama3).

RecurrentGemma 9B IT — разработанная Google инструктивно настроенная большая языковая модель семейства RecurrentGemma с рекуррентной архитектурой. Она предназначена для генерации текста в диалогах и по инструкциям, включая ответы на вопросы, суммаризацию и рассуждения; также подходит для черновиков писем и другого текстового контента. Рекуррентная архитектура снижает потребление памяти по сравнению с Gemma и ускоряет генерацию при работе с длинными последовательностями. Модель доступна в формате safetensors и поддерживается библиотекой Transformers. Версия instruction-tuned рассчитана на английский язык. Лицензия Gemma; использование регулируется условиями Google для моделей Gemma. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и испытывать трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Для применения, особенно в пользовательских продуктах, следует проверять ответы и учитывать требования к безопасности контента.

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.

MaziyarPanahi/Mistral-T5-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и ignos/Mistral-T5-7B-v1. Архитектура MistralForCausalLM, плотная модель на 7,1 млрд параметров; принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговых сценариях. Базовая Mistral-7B-Instruct-v0.2 и конфигурация слияния указаны в карточке модели; метаданные указывают формат safetensors. Доступна по лицензии Apache-2.0. Языковые характеристики отдельно не описаны.

shark_tank_ai_7_b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и NExtNewChattingAI/shark_tank_ai_7_b методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных заявлен контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Веса опубликованы в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

UltraLLaDA — разговорная модель генерации текста, разработанная relaxe-system-lab на основе LLaDA-8B-Base. Лёгкая посттренировочная настройка расширяет поддерживаемый контекст до 128 тысяч токенов и предназначена для понимания и генерации длинных текстов. Модель подходит для диалогов и работы с длинными документами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; заявлена лицензия MIT. Карточка не сообщает результаты оценок качества или подробности ограничений, поэтому их нельзя оценить по имеющимся сведениям.

AquilaChat2-34B — чат-модель семейства Aquila2, разработанная BAAI. Она предназначена для диалогового общения и генерации ответов на текстовые запросы. Модель имеет плотную архитектуру AquilaForCausalLM, содержит 33,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель выпущена в формате PyTorch. В субъективной оценке по восьми направлениям возможностей разработчик сообщает о результатах, близких к GPT-3.5 или превосходящих их. В обучающих данных обнаружили утечку тестовых примеров GSM8K; результаты оценки на GSM8K были исключены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в материалах разработчика.

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.

QVikhr-3-1.7B-Instruction-noreasoning — инструктивная языковая модель команды Vikhrmodels, созданная полным дообучением Qwen/Qwen3-1.7B методом SFT на синтетическом датасете GrandMaster2. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации ответов, кратких изложений и анализа текстов на русском и английском языках. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Карточка сообщает о специализации на русском языке и приводит результат сравнения в Ru Arena General; он не гарантирует качество для каждой задачи. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а отдельные производные варианты доступны в GGUF и MLX. Лицензия — Apache-2.0.

Это instruction-tuned вариант T5Gemma от Google с энкодером и декодером размера B, адаптированный с использованием UL2. Семейство T5Gemma состоит из компактных моделей типа энкодер-декодер, созданных на основе предварительно обученных моделей decoder-only; такая архитектура рассчитана на эффективную генерацию и понимание текста. Модель работает в формате text-to-text и предназначена прежде всего для английского языка. Модель подходит для генерации текста по инструкциям, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений; энкодер также может применяться для классификации и задач понимания текста. Её можно использовать для подготовки черновиков писем и маркетинговых текстов, а также для экспериментов и NLP-разработки. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors; длина контекста и число параметров для этой конкретной версии не приведены. Качество зависит от обучающих данных и формулировки задания. Модель может ошибаться в фактах, упускать языковые нюансы и хуже справляться со сложными или неоднозначными запросами; возможны предвзятые или вредоносные генерации. Лицензия Gemma; применение должно соответствовать политике допустимого использования Gemma.

Hippy-AAI-7B — текстовая генеративная модель, созданная объединением моделей EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.1 и liminerity/M7-7b. Для слияния использован mergekit с методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия указана как Apache-2.0.

Llama-3.1-SuperNova-Lite — плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 7,5 млрд параметров, разработанная Arcee.ai на основе Llama 3.1 8B Instruct. Это чат-модель, дообученная с использованием дистилляции по офлайн-логитам Llama 3.1 405B Instruct и набора инструкций EvolKit-20k. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и широкого круга текстовых задач, когда нужна компактная альтернатива более крупным моделям. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; модель рассчитана на английский язык и использует библиотеку Transformers с весами Safetensors. В карточке отмечены высокие результаты следования инструкциям и применение в различных сценариях, однако приведённые оценки охватывают лишь часть возможностей и не гарантируют качество для конкретной задачи. Лицензия — Llama 3.1 Community License (llama3).

MiniCPM-MoE-8x2B — генеративная языковая модель от OpenBMB на архитектуре decoder-only Transformer с механизмом Mixture-of-Experts: в каждом слое восемь экспертов, из которых для каждого токена активируются два. Это версия после instruction tuning, без дополнительных методов RLHF; модель содержит 2,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания и редактирования текстов, а также для классификации текста. Для запуска доступны Transformers и vLLM; веса представлены в формате PyTorch с точностью bfloat16. Модель генерирует ответы на основе обучающих текстов и не выражает личных мнений. Сгенерированную информацию следует проверять. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Quyen-Plus-v0.1 — диалоговая языковая модель серии Quyen, разработанной авторами модели на основе семейства Qwen1.5. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen2ForCausalLM примерно с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст, используя шаблон диалога ChatML. Модель предназначена для диалоговых ответов и помощи с текстовыми запросами. Серия Quyen обучалась с использованием SFT и DPO на наборах OpenHermes-2.5, Capybara, Orca DPO и distilabel-capybara-dpo, а также на закрытых данных. В карточке приведены отдельные результаты тестов, но полный набор результатов и бенчмарков не представлен. В метаданных указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией и файлами репозитория. Модель опубликована в формате Safetensors и доступна через Transformers.

Bielik-PL-11B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель с 11 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с центром ACK Cyfronet AGH. Это дообученная для выполнения инструкций версия Bielik-11B-v3-Base-20250730 с заменённым на APT4 токенизатором, оптимизированным для польского языка. Модель имеет архитектуру causal decoder-only и использует шаблон чата ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения языковых инструкций. Она обучена на текстах на 32 европейских языках с акцентом на польский; обучение включало многоходовые диалоги, задачи на логику, STEM, математику и использование инструментов. Разработчики отмечают высокую способность работать с польским и другими европейскими языками. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы и не имеет встроенных механизмов модерации. Лицензия — Apache 2.0.

princeton-nlp/gemma-2-9b-it-DPO — авторская DPO-версия Gemma 2, дообученная командой Yu Meng, Mengzhou Xia и Danqi Chen из Princeton NLP на наборе предпочтений princeton-nlp/gemma2-ultrafeedback-armorm. Это плотная причинная языковая модель на 9 млрд параметров для диалога и генерации текста; она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Контекст модели составляет 8192 токена. Модель основана на google/gemma-2-9b-it и использует лицензию Gemma. DPO-настройка предназначена для улучшения соответствия ответов предпочтениям людей. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, написания и редактирования текста, а также суммаризации. В опубликованной таблице оценок она превосходит базовую Gemma 2 9B IT по ряду показателей, включая AE2 и AlpacaEval 2, но результаты зависят от набора данных и протокола оценки. Для запуска доступны веса в формате safetensors; метаданные указывают поддержку Transformers и интерфейс диалога. Следует учитывать, что модель унаследовала ограничения базовой Gemma и может выдавать неточные или предвзятые ответы; README не приводит отдельного перечня таких ограничений.

GPT-6 Sol Pro — вариант GPT-6 Sol от OpenAI, работающий с режимом рассуждений pro для получения более качественных ответов на сложных задачах. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы; карточка не уточняет архитектуру, размер, контекст и поддерживаемые языки. В метаданных задача модели указана как image-text-to-text, однако README описывает только текстовый режим и не сообщает о работе с изображениями. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LFM2-350M — компактная языковая модель, разработанная Liquid AI для работы на периферийных устройствах и локального запуска на смартфонах, ноутбуках и автомобильных системах. Это плотная гибридная модель семейства LFM2 с примерно 318,8 млн параметров по метаданным и 354,5 млн по карточке модели; архитектура сочетает 10 блоков коротких свёрток с двойными вентильными механизмами и 6 блоков внимания GQA. Модель поддерживает контекст до 128 000 токенов согласно метаданным; README указывает 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая извлечение данных, RAG, творческое письмо, многошаговые разговоры и сценарии с вызовом инструментов. Liquid AI рекомендует адаптировать её дообучением под узкие задачи. По данным карточки, модель эффективно работает на CPU, GPU и NPU; указаны ускорения обучения и CPU-инференса относительно предыдущего поколения LFM и Qwen3 соответственно. Обучение включало дистилляцию от LFM1-7B, supervised fine-tuning, DPO и слияние моделей. Поддерживаемые языки: английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский. Разработчик не рекомендует модель для задач, требующих обширных знаний или навыков программирования. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия использования следует сверять с лицензией репозитория Hugging Face.

ETRI xainlp team разработала текстовую генеративную модель на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров. В основе лежит meta-llama/Llama-13b-hf; модель дообучена на 650 тыс. примеров для следования инструкциям, затем на 280 тыс. примеров LIMA и на 90 тыс. примеров предпочтений пользователей с применением DPO и LoRA. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых сценариев и выполнения инструкций. Длина контекста составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

PlumChat — объединённая языковая модель от sequelbox на архитектуре Llama 3.1, созданная методом DARE/DELLA с помощью mergekit на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct и моделей ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2 и sequelbox/Llama3.1-8B-MOTH. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения переписки и подготовки текстовых черновиков. Доступны веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 13,13 и IFEval 42,43; оценки не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель принимает текст и генерирует текст; данных о специально поддерживаемых языках в карточке нет. Унаследованные от Llama 3.1 ограничения и условия распространяются на эту производную модель; лицензия — llama3.1.

MaziyarPanahi/mistral-ft-optimized-1218-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mistral-ft-optimized-1218 методом SLERP. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы для генерации ответов и диалога. Модель предназначена для следования инструкциям, общения и генерации текста. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о специальных языковых возможностях или оценках качества.

MaziyarPanahi/neural-chat-7b-v3-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая модель для генерации текста и ответов на инструкции, созданная MaziyarPanahi слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Intel/neural-chat-7b-v3. Она основана на архитектуре Mistral с плотной сетью и содержит 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель рассчитана на текстовый диалог и использует формат safetensors. Её можно применять для интерактивных диалогов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Веса распространяются по лицензии Apache-2.0. Сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленной карточке отсутствуют.

OpenInstruct Mistral-7B — языковая модель, выпущенная автором репозитория и дообученная на VMware/open-instruct с вычислительными ресурсами Higgsfield AI. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев. В README указан формат запросов Alpaca; метаданные указывают контекст длиной до 32 768 токенов и английский язык. Модель подходит для ответов на вопросы, выполнения текстовых инструкций и генерации диалоговых ответов. В карточке приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла, однако они не гарантируют качество в конкретном применении. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; базовая модель — mistralai/Mistral-7B-v0.1.

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.

T3qm7xPercival_01-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne методом SLERP из nlpguy/T3QM7X и AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Она основана на архитектуре Mistral с плотной декодерной моделью на 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Веса представлены в формате safetensors, при объединении использована точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

QuixiAI/WizardLM-7B-V1.0-Uncensored — текстовая модель генерации на базе архитектуры LLaMA с 6,6 млрд параметров. Это переобученная версия WizardLM-7B-V1.0: автор использовал отфильтрованный набор данных, чтобы снизить частоту отказов, уклончивых ответов и проявлений предвзятости. Модель обучена на инструкциях в формате Vicuna-1.1 и предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 2048 токенов. Карточка указывает, что у модели ослаблены защитные ограничения, но отмечает, что она не является полностью «без цензуры». Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по доступным сведениям определить нельзя.

DistilQwen2-7B-Instruct — дистиллированная языковая модель Alibaba PAI на архитектуре Qwen2, созданная на основе Qwen2-7B-Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текстовые инструкции и генерирует текст; карточка демонстрирует использование в диалоговом формате. Длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и диалоговых сценариев. Для дистилляции использованы открытые наборы Magpie, OpenHermes и Mammoth 2, а также синтетические данные; основная часть инструкций была на китайском и английском языках. README сообщает об оценивании на AlpacaEval, MT-Bench и IFEval. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO — диалоговая причинно-языковая модель, разработанная Yu Meng, Mengzhou Xia и Danqi Chen. Авторы дообучили Google Gemma 2 9B Instruct на наборе предпочтений princeton-nlp/gemma2-ultrafeedback-armorm с помощью SimPO — метода оптимизации предпочтений, который не требует отдельной эталонной модели и задаёт целевой отрыв вознаграждения. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы и генерации текста с учётом человеческих предпочтений. Это плотная архитектура Gemma 2 с 9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors. В карточке приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках, но они не гарантируют качество в конкретном сценарии. Лицензия в метаданных Hugging Face указана как MIT, тогда как README называет лицензию Gemma; условия использования следует сверить с лицензией базовой модели Google Gemma 2 9B Instruct.