III.9Закупки и управление поставщиками

jaspionjader/ek-6 — объединённая языковая модель автора jaspionjader, созданная методом Model Stock с помощью mergekit на основе jaspionjader/ek-1 и с включением jaspionjader/ek-3 и jaspionjader/ek-5. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. В карточке указана лицензия; конкретный тип лицензии здесь не приведён.

Карточка модели djuna/G2-Nowing-9B на Hugging Face совпадает с карточкой djuna/G2-Nowing-9B-32K-YS, поэтому описание составлено по ней. G2-Nowing-9B-32K-YS — объединённая методом SLERP языковая модель Gemma 2, созданная автором djuna с помощью mergekit из zelk12/MT-Merge2-MU-gemma-2-MTg2MT1g2-9B и allknowingroger/GemmaSlerp5-10B. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое общение. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemma 2 27B — текстовая авторегрессионная языковая модель семейства Gemma, разработанного Google с использованием исследований и технологий, применявшихся при создании Gemini. Модель доступна с открытыми весами и предназначена для генерации текста; семейство Gemma включает предварительно обученные и настроенные для следования инструкциям варианты. В репозитории указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, создания текстов и рассуждений по чётко сформулированным запросам. В README заявлена поддержка английского языка; конкретные размер контекстного окна и число параметров здесь не приведены. Открытые веса позволяют запускать модель на собственном оборудовании или в облачной инфраструктуре. Ограничения включают возможные фактические ошибки, предвзятость, трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать условия лицензии и политику допустимого использования Gemma.

Gemma 2 9B — текстовая авторегрессионная модель семейства Gemma, разработанная Google. Это базовая предварительно обученная версия с открытыми весами; README также описывает семейство в целом, включая варианты, дообученные для следования инструкциям. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а её сравнительно компактный размер позволяет запускать её на персональных компьютерах и в собственной облачной инфраструктуре. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке семейство указано как англоязычное; конкретная длина контекста и число параметров не приведены в предоставленных данных. Модель может выдавать неточные или устаревшие сведения, испытывать трудности со сложным контекстом, нюансами языка и здравым смыслом, а также воспроизводить предвзятости обучающих данных. Лицензия — Gemma, с условиями и ограничениями, заданными политиками Google для использования моделей Gemma.

HermesStar-OrcaWind-Synth-11B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая текстовая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и HermesStar-OrcaWind-Synth-11B методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой сетью, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом режиме. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

IceSakeV82RP-7b — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из IceSakeV8RP-7b и WestKunai-Hermes-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в метаданных также указана возможность диалогового общения. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Lamarck-14B-v0.7 — языковая модель на 14 млрд параметров, собранная sometimesanotion как объединение нескольких моделей семейства Qwen2. Для создания использовалась собственная цепочка слияний весов, включая SLERP и TIES, и объединение ветвей, построенных с помощью LoRA и других методов слияния. В числе предшественников — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Virtuoso-Small и предыдущие версии Lamarck. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения с упором на многошаговые рассуждения, связную прозу, перевод и работу на нескольких языках. Контекст — до 131 072 токенов; в карточке отмечена поддержка английского языка, а автор также заявляет о многоязычных возможностях. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявления о качестве основаны на оценках автора и субъективном описании возможностей; независимые результаты бенчмарков в карточке не приведены. Для унаследованных компонентов и слияния качество может различаться в зависимости от задачи.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V2-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсоном Джи (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, обученная с применением продолженного предобучения на японском языке, SFT и DPO. Контекстное окно составляет 128 тысяч токенов; используется токенизатор базовой модели без расширения словаря. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, написание текстов, программирование, математические и логические задачи. Обучение на японских новостях и вики-корпусах, а также на японских, корейских, китайских и английских данных поддерживает работу с этими языками и межъязыковые задачи. README также заявляет поддержку вызова функций и инструментов. Модель опубликована в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов.

OpenAssistant/llama2-13b-orca-8k-3319 — языковая модель OpenAssistant, созданная дообучением Meta Llama 2 13B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. Модель содержит 12,9 млрд параметров и использует архитектуру Llama с контекстом до 8192 токенов благодаря линейному масштабированию RoPE. Обучение включало длинные диалоги на основе Orca-Chat/Dolphin, а также данные RedPajama и FanFics. Это помогает модели отвечать на запросы в многоходовых беседах и работать с более длинным контекстом. В карточке указана лицензия Llama 2 Community License Agreement. Для загрузки через Transformers требуется версия 4.31.0 или новее.

Positron AI публикует неизменённую копию Llama-3.2-1B-Instruct от Meta: веса, токенизатор и конфигурация побайтно совпадают с указанным upstream-снимком. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1,2 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; заявленное контекстное окно — 131 072 токена. Метаданные указывают поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков, а также интерфейс для вызова инструментов. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, помощи в написании текста и других задач генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате SafeTensors и распространяется по лицензии Llama 3.2. README сообщает, что это неизменённая перепубликация исходной модели, а не отдельное дообучение; при этом метаданные классифицируют связь с базовой моделью как finetune, поэтому происхождение указано по метаданным. Подробные оценки и ограничения в карточке этой копии не приведены.

Llama-Thinker-3B-Preview — мультиязычная генеративная модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.2, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Модель содержит 3,2 млрд параметров и предназначена для диалога, генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. По карточке, обучение включало supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные перечисляют английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель доступна в формате safetensors и запускается через Transformers; для локального запуска карточка также описывает использование квантованных вариантов через Ollama. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

MeliodasPercival_01_Experiment28Strangemerges_32 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OpenBuddy-R10528DistillQwen-72B-Preview3 — диалоговая языковая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2.5, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-72B-Base с использованием дистилляции DeepSeek-R1-0528. Она содержит 71,5 млрд параметров, принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 200 000 токенов. Модель предназначена для многоязычного общения, ответов на вопросы и пошагового рассуждения. В карточке перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Поддерживается диалоговый шаблон запросов в стиле Qwen3 и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Qwen2.5 72B License. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными. Разработчик не рекомендует применять модель в критических сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и важные финансовые или юридические решения.

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением моделей с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалогах и может использовать шаблоны ChatML и neural-chat-7b-v3-2. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. README приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 70,2, ARC и HellaSwag; эти результаты описывают оценивание, но не гарантируют качество в конкретном применении.

OpenThai 2.0 Qwen3.8-27B — дообученная компанией OpenThai мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5 с 27 млрд параметров. Она принимает текст и изображения и предназначена прежде всего для работы с тайскими документами: распознавания печатного и рукописного текста, транскрипции страниц, извлечения структуры и ответов на вопросы по документам. Также подходит для ответов на тайском и английском языках, следования инструкциям, программирования и использования инструментов. Модель заявлена с контекстом 262 144 токена; в производственном API используется контекст до 131 072 токенов. В README приведены результаты оценки тайских экзаменационных знаний, следования инструкциям и распознавания документов, включая улучшение распознавания рукописного текста относительно базовой модели. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Качество структурированного извлечения данных примерно соответствует базовой модели и слабее в разборе таблиц, извлечении ключевой информации и вопросах по диаграммам. Текст на вывесках и других сценах распознаётся хуже, а рукописный текст остаётся сложным: на сложных примерах возможны ошибки примерно в каждом четвёртом символе. Возможны галлюцинации на нечитаемых изображениях; длинные ответы могут различаться между запусками.

fradinho/world-llama2 — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama с 6,6 млрд параметров. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit из LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M и NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf; веса сохранены в формате safetensors, исходная точность — bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Заявленная длина контекста составляет 1 048 576 токенов, что позволяет обрабатывать длинные текстовые запросы и документы. В карточке базовая диалоговая модель описана как англоязычная; отдельные языковые возможности итогового объединения не уточняются. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или специальных мер безопасности; результаты на длинном контексте и в других языках могут зависеть от сценария применения.

YamT3qm7xp_YamOgno — объединённая методом слияния модель семейства Mistral от MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/YamOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0.

Apertus-v1.1-4B-Instruct — мультиязычная инструктивная языковая модель, разработанная Swiss AI Initiative как часть открытой экосистемы Apertus. Это плотный Transformer-декодер с grouped-query attention и активацией xIELU: 24 слоя, размерность модели 3072, 4,6 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 4096 токенов и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая работу на устройствах с ограниченными ресурсами. Модель получена дистилляцией от Apertus-8B-2509, затем прошла дообучение на инструкциях и выравнивание. Разработчики заявляют нативную поддержку 1811 языков. Среди подходящих сценариев — многоязычный чат, ответы на вопросы, создание и преобразование текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; библиотека для работы — Transformers. Лицензия Apache-2.0. Модель может выдавать фактически неверные или логически непоследовательные ответы и наследовать смещения обучающих данных; качество сложного следования инструкциям и решения продвинутых математических задач ограничено. Фильтр персональных данных для выходов не предоставляется, поэтому важные ответы следует проверять.

Athene-70B-Preview — диалоговая большая языковая модель с открытыми весами, разработанная командой Nexusflow и дообученная с помощью RLHF на основе Llama-3-70B-Instruct. Репозиторий содержит копию первоначального выпуска Athene-70B; в карточке рекомендуется использовать более новую версию. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 69,5 млрд параметров; для запуска используется библиотека Transformers, веса представлены в формате safetensors. Контекстное окно составляет 8192 токена, основной язык — английский. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы и выполнение пользовательских инструкций. В README отмечен результат 77,8% на Arena-Hard-Auto — прокси-бенчмарке Chatbot Arena. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Aya 23 — открытая по весам мультиязычная instruction fine-tuned модель, разработанная Cohere For AI и основанная на семействе моделей Command. В каталоге cortexso/aya доступны варианты с 8 и 35 млрд параметров. Модель предназначена для генерации и понимания текста на 23 языках, а также для задач машинного перевода и других мультиязычных сценариев. К сильным сторонам Aya 23 относятся широкий языковой охват и ориентация на выполнение инструкций; среди поддерживаемых языков указаны арабский, китайский, английский, испанский, хинди и вьетнамский. README не содержит сведений о длине контекста, точной архитектуре, мультимодальности или количественной оценке ограничений, поэтому эти характеристики нельзя определить по имеющимся данным. Модель распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0, допускающей использование с ограничениями, включая некоммерческий характер лицензии.

EXAONE 3.5 7.8B Instruct — двуязычная генеративная языковая модель, разработанная LG AI Research и настроенная следовать инструкциям. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста на английском и корейском языках. Модель построена на плотной архитектуре ExaoneForCausalLM, содержит 7,4 млрд параметров по метаданным и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны 32 слоя и групповое внимание с 32 Q-головами и 8 KV-головами. Модель рассчитана на повседневные сценарии использования языковой модели и обработку длинного контекста. Доступна в формате safetensors для Transformers; для семейства также упомянуты варианты AWQ и GGUF в отдельных репозиториях. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует проверить в лицензии репозитория. Возможны фактические ошибки, устаревшие сведения, предвзятые или неподходящие ответы.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет контекстное окно длиной до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный тег задачи — text-generation. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели hama-jp/gemma-2-27b на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-2-27b, поэтому описание составлено по ней. Gemma 2 27B — текстовая авторегрессионная языковая модель семейства Gemma, разработанного Google с использованием исследований и технологий, применявшихся при создании Gemini. Модель доступна с открытыми весами и предназначена для генерации текста; семейство Gemma включает предварительно обученные и настроенные для следования инструкциям варианты. В репозитории указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, создания текстов и рассуждений по чётко сформулированным запросам. В README заявлена поддержка английского языка; конкретные размер контекстного окна и число параметров здесь не приведены. Открытые веса позволяют запускать модель на собственном оборудовании или в облачной инфраструктуре. Ограничения включают возможные фактические ошибки, предвзятость, трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать условия лицензии и политику допустимого использования Gemma.

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.

Gemma 3 27B PT — мультимодальная модель Google, представленная на Hugging Face в версии, опубликованной Unsloth. Это дообучение предварительно обученной модели google/gemma-3-27b-pt; архитектура Gemma 3 — плотная, с 27 млрд параметров. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. В карточке семейства указаны контекст до 128 тыс. токенов и поддержка более 140 языков. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и тексту, извлечения и суммирования визуальной информации, генерации текста, диалоговых интерфейсов и суммаризации документов. Карточка также описывает применение в исследованиях и образовательных инструментах. Это предварительно обученная версия, а не вариант, специально настроенный для следования инструкциям. Доступны веса в формате Safetensors; лицензия — Gemma. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса: возможны предвзятые, ошибочные или устаревшие утверждения, а также трудности с нюансами языка и сложными открытыми задачами. Для надёжных результатов ответы следует проверять.

GAIA — модель семейства Gemma 3, разработанная ABRIA, CEIA при Федеральном университете Гояса, Nama, Amadeus AI и Google DeepMind для работы с бразильским португальским языком. Это плотный декодерный Transformer с генерацией текста; модель основана на google/gemma-3-4b-pt и дообучена непрерывным предобучением на корпусе примерно из 13 млрд португалоязычных токенов, после чего слияние весов помогло восстановить следование инструкциям и диалоговый режим. В метаданных указаны архитектура Gemma3ForConditionalGeneration, поддержка изображений и текста, библиотека Transformers и формат safetensors. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и создания текстов на бразильском португальском. Её также можно адаптировать для анализа тональности, классификации документов, корпоративных RAG-систем и чат-ботов поддержки. В оценках на португалоязычных тестах GAIA улучшила результат базовой модели на ENEM 2024, сохранив сопоставимые результаты на других упомянутых тестах. Лицензия — Gemma. Модель может воспроизводить предвзятости обучающих данных и уверенно генерировать фактические ошибки; важные сведения следует проверять. Качество работы на языках, отличных от португальского, существенно ниже. Для чувствительных решений требуется человеческий контроль.

Карточка модели second-state/gpt-oss-120b-GGUF на Hugging Face совпадает с карточкой egoriow/gpt-oss-120b-GGUF, поэтому описание составлено по ней. egoriow/gpt-oss-120b-GGUF — квантованная в формате GGUF версия модели openai/gpt-oss-120b, размещённая egoriow. Это разговорная текстовая модель для генерации ответов и ведения диалога; README указывает на запуск через LlamaEdge, а метаданные отмечают поддержку чата и архитектуру GPT-OSS типа MoE. В метаданных указаны 2,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит варианты GGUF и GGUF F16; лицензия — Apache-2.0. Карточка называет исходной моделью openai/gpt-oss-120b, но конкретные характеристики качества и ограничения применения не описывает.

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.

LeoLM/leo-hessianai-70b-chat — немецкоязычная чат-модель, разработанная в рамках проекта LAION и HessianAI при участии Бьёрна Плүстера и Кристофа Шухмана. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой LlamaForCausalLM и 68,7 млрд параметров, созданный на базе LeoLM/leo-hessianai-70b и дообученный на немецких наборах инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; длина контекста составляет 8192 токена. В первую очередь она предназначена для диалогов, письма, объяснений и обсуждения на немецком языке, также проверялась на английском. В карточке отмечены сильные результаты на задачах письма, извлечения информации, STEM и гуманитарных тем. Модель слабее справляется с математикой, программированием и сложными рассуждениями, а также может давать неточные, предвзятые или нежелательные ответы и чаще ожидаемого отказываться отвечать. Для практического применения нужны проверки безопасности и настройка под конкретный сценарий. Лицензия — Llama 2 Community License; разработчики называют модель открытой и коммерчески доступной, использование регулируется условиями этой лицензии.

Saxo из Linkbricks дообучил эту плотную авторегрессионную модель на базе Meta Llama 3.3 70B Instruct: обучение включало японскую адаптацию CPT, SFT и DPO. Для обучения использовались японские новостные и вики-корпуса, а также многоязычные данные и примеры для разных задач. Модель рассчитана на диалог и генерацию текста, включая анализ отзывов и публикаций в соцсетях, написание текстов и кода, математические и логические задачи; заявлена поддержка вызова функций и инструментов. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. README заявляет усиленную работу с японским, корейским, китайским и английским языками; метаданные подтверждают японский и корейский среди языков карточки, а также английский. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Размер базовой модели — 69,5 млрд параметров.