I.5Создание и редактирование текста

Карточка модели Bateesa/japadhola-english-bidirectional-nllb3 на Hugging Face совпадает с карточкой Bateesa/japadhola-english-bidirectional-nllb, поэтому описание составлено по ней. Bateesa/japadhola-english-bidirectional-nllb — модель машинного перевода на основе NLLB-200 Distilled 600M, дообученная для перевода между языком джападхола (adh_Latn) и английским (eng_Latn) в обоих направлениях. Она предназначена для перевода текстов с джападхола на английский и обратно. Для обучения использовались пары переводов, подготовленные людьми и синтетически сгенерированные. Модель использует архитектуру M2M100 для генерации перевода. В метаданных указано окно контекста 1024 токена и формат весов safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке нет результатов оценки качества или подробных сведений об ограничениях и сценариях применения, поэтому точность перевода для конкретных типов текстов не подтверждена.

KrakenSakura Maelström 12B v1 — языковая модель EldritchLabs для генерации художественного текста, сюжетов и ролевых диалогов. Это экспериментальное слияние множества предварительно обученных моделей семейства Mistral, созданное с помощью mergekit; в карточке перечислены 38 моделей-доноров и многоэтапная схема слияния. Модель содержит 12,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и ориентирована прежде всего на английский язык. Модель предназначена для написания и продолжения историй, создания сцен и ролевых сценариев в разных жанрах, включая научную фантастику, романтику и хоррор. В README рекомендованы шаблоны чата ChatML или Mistral Tekken/NonTekken: ChatML описан как более стабильный, а Tekken/NonTekken — как более творческий, но иногда ошибающийся. Автор отмечает, что модель настроена на откровенный контент и может создавать сцены с насилием и графическим сексуальным содержанием. Лицензия — Apache-2.0.

kunoichi-lemon-royale-v2-32K-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная grimjim с помощью mergekit и метода task arithmetic. В слиянии использованы grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B и grimjim/kunoichi-lemon-royale-7B; модель содержит 7,1 млрд параметров и опубликована в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и разговорных сценариев, включая ролевые диалоги и повествовательный текст с учётом карточек персонажей. Заявлен контекст 32 768 токенов, однако автор сообщает, что при предварительных проверках изменение rope_theta хорошо работало примерно до 16 тысяч токенов. Автор также отмечает хорошее следование формату ChatML при тестировании. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование. README описывает только ограниченное предварительное тестирование, поэтому качество и надёжность на широком наборе задач не подтверждены.

FPHam разработал Everything COT — разговорную языковую модель общего назначения на базе Llama 3 8B Instruct. Модель построена на плотной архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текстовые ответы в формате чата. Модель задумана для диалогов с рассуждениями по цепочке мыслей: автор описывает её как склонную рассматривать вопрос с разных сторон и выражать сомнения при неопределённости. В качестве шаблона используется Llama 3 Instruct; README отмечает, что при обучении системное сообщение не использовалось, а параметры генерации можно подбирать под сценарий. Модель основана на Llama 3 8B и распространяется по лицензии Meta Llama 3 Community License Agreement. Указанный подход к рассуждениям не гарантирует точность: ответы могут быть многословными или содержать ошибки и галлюцинации.

DavidAU/L3-Dark-Planet-8B — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная слиянием моделей Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2, NeverSleep/Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1-OAS и Hastagaras/Jamet-8B-L3-MK.V-Blackroot на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct. Веса представлены в формате safetensors с точностью bfloat16; модель содержит около 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации художественных текстов, развития сюжета и сцен, написания прозы и ролевого общения, в том числе в жанрах научной фантастики и хоррора. Она принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают на диалоговые возможности и англоязычную базовую модель. Для корректной работы автор рекомендует подбирать параметры генерации и sampler settings с учётом приложения. README содержит ссылки на дополнительные руководства, но сами ссылки пусты, поэтому конкретные настройки и результаты примеров оценить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Azazelle/L3-Hecate-8B-v1.2 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и последующей ExPO-настройкой. В основу входит NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct; в карточке указано 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ролевых сценариях. Авторы отмечают, что при слиянии использовали несколько ролевых моделей, чтобы улучшить их работу. Для запуска указаны рекомендуемые параметры сэмплирования, включая температуру 1.0 и штраф за повторы 1.08. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3. Карточка не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования; качество ответов и ролевого поведения может зависеть от выбранных параметров генерации.

L3-Horizon-Anteros-v0.1-13B — экспериментальная слитая модель на основе семейства Llama 3, опубликованная kromvault. Она предназначена для генерации художественного текста и ролевых диалогов, особенно сюжетных сцен с подробными описаниями; также автор отмечает хорошее следование инструкциям. Модель объединяет несколько чекпойнтов для RP и написания историй методом DELLA и имеет архитектуру LlamaForCausalLM. Размер — 12,7 млрд параметров, контекст — 8192 токена. Модель работает с текстом и ориентирована на английский язык. Автор описывает её стиль как многословный, драматичный и слегка чувственный; модель рассчитана в том числе на откровенные ролевые сцены. Качество ответов зависит от карточки персонажа и примеров, а модель может говорить от имени пользователя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3.2-1B-Baoule-Instruct-V3 — компактная текстовая модель Tree AI Labs, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста с упором на язык бауле, а также на сценарии перевода между бауле и французским. README описывает поддержку диалога и понимания языка бауле; метаданные также указывают французский и английский языки. Репозиторий содержит веса Safetensors и квантированную версию GGUF Q4_K_M для запуска через Transformers и llama.cpp. Модель ориентирована на развитие NLP для низкоресурсных африканских языков и может применяться в чат-ботах, образовательных инструментах и сервисах на языках Кот-д’Ивуара. Лицензия — Llama 3.2. Доступные материалы не приводят количественных оценок качества; заявленные возможности перевода и рассуждения следует считать описанием разработчика.

Llama-3.2-Mavrick.Spark-1B — компактная диалоговая модель от 11-47 / WithinUsAI, дообученная методом SFT на базе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct. Модель содержит около 1,2 млрд параметров, использует архитектуру Llama 3.2 и распространяется в формате Safetensors с весами FP16; заявленная длина контекста — 128 тыс. токенов. Модель предназначена для локального запуска на телефонах, ноутбуках и периферийных устройствах, а также для диалогов, кратких ответов и задач, где полезны стиль Spark и примеры многошаговых рассуждений Maverick. Для обучения использованы 10 тыс. дистиллированных диалогов и инструкций на английском языке, включая примеры использования инструментов. Это community-дистилляция, не связанная с Meta; лицензия — Llama 3.2 Community License.

PaxwellPaxwell/Llama-3.3-70B-Memo-law-Instruct-v2 — языковая модель семейства Llama, разработанная PaxwellPaxwell и дообученная на основе PaxwellPaxwell/Llama-3.3-70B-Memo-law-Instruct-v1. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста и диалогового взаимодействия; число параметров — 69,5 млрд, длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для работы с юридическими меморандумами и другими текстовыми задачами в правовой области. Она принимает текст и выдаёт текст. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Доступные сведения не описывают конкретные правовые юрисдикции, состав данных дообучения или оценку качества, поэтому ответы модели требуют проверки специалистом.

tdrussell выполнил дообучение Llama 3 70B Instruct на корпусе художественных книг и опубликовал экспериментальный вариант Storywriter. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; она принимает текст и генерирует текст. Модель сохраняет формат диалога Instruct и предназначена прежде всего для написания художественных текстов, развития сюжетов и творческих ответов в чате; возможно также использование в режиме продолжения текста. Дообучение заметно изменило стиль письма и, по оценке автора, повысило творческую выразительность. Автор также отмечает возможное небольшое снижение общих интеллектуальных способностей относительно исходной instruct-модели. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы из-за размера модели. В репозитории указаны веса safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

aifeifei798/llama3-8B-DarkIdol-2.0-Uncensored — слитая mergekit модель на архитектуре Llama 3, созданная автором репозитория на основе нескольких инструктивных и uncensored вариантов Llama 3. Она предназначена для генерации текста и диалогов, прежде всего ролевых сценариев, а также для развёртывания в локальных чат-приложениях. В README указано, что модель рассчитана на быстрые ответы и подробные, развёрнутые тексты; размер составляет 7,5 млрд параметров, контекст — 8192 токена. Модель объединяет варианты на английском, китайском, японском и корейском языках; метаданные явно отмечают английский, японский и китайский. Карточка также описывает подключение vision через отдельный Llava MMProj-файл в KoboldCpp, но метаданные классифицируют модель как генерацию текста, поэтому такая возможность зависит от соответствующего файла и поддерживающего её ПО. Указанная лицензия — llama3. Автор предупреждает, что ответы следует проверять, качество японского языка тестировалось недостаточно, а тестирование в сторонних инструментах неполное.

Llama3-Chinese-8B-Instruct-Agent-v1 — модель ModelScope на архитектуре Llama 3, дообученная на базе Llama3-8b-instruct для китайских общих сценариев и работы в роли агента. Она генерирует текст и поддерживает вызовы инструментов в формате ReAct, в том числе при использовании с фреймворком ModelScopeAgent. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и использует контекст длиной до 8192 токенов. Для обучения применялись смешанные корпуса с китайскими знаниями и диалогами, общими агентскими данными, англоязычным Alpaca и китайским набором вопросов и ответов ms-bench; указано использование LoRA с рангом 8. В приведённой оценке результаты на ARC и C-Eval немного ниже базовой модели, а на GSM8K заметно ниже. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

Llama-3-ChocoLlama-8B-base — базовая языковая модель семейства ChocoLlama, разработанная Matthieu Meeus и Anthony Rathé и адаптированная для нидерландского языка. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена; она дообучена LoRA на 17 млрд нидерландских токенов. Модель предназначена для генерации и понимания нидерландского текста, а также как основа для последующей адаптации под конкретные задачи. Модель может служить основой для генерации и анализа нидерландских текстов о вакансиях, корпоративной отчётности и законодательстве. Это базовая, а не инструкционная модель: она не рассчитана на надёжный диалог и требует дообучения либо применения инструкционной версии для чат-сценариев. Карточка предупреждает о вероятном ухудшении работы с языками кроме нидерландского, включая английский, и об отсутствии специальной дополнительной фильтрации обучающих данных на предвзятый или вредоносный контент. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Llama 3 Community License.

Blackroot/Llama-3-LongStory — текстовая генеративная модель семейства Llama, предназначенная для продолжения длинных историй и написания рассказов по краткому запросу. По карточке модель обучена на 100 МБ длинных историй в течение восьми эпох; обучающие примеры включали краткие пересказы предыдущих событий и длинные продолжения. Размер в метаданных указан как 7,5 млрд параметров, а карточка описывает веса как FP16; используется формат запроса Llama 3 и контекст длиной 8192 токена. Модель подходит для создания художественной прозы с заданной завязкой и последовательного продолжения повествования с учётом пересказа предшествующих событий. В метаданных указаны возможности чата, однако основное назначение модели — генерация историй. Лицензия — Llama 3; обучение на ограниченном наборе длинных историй может сужать разнообразие стилей и сюжетов.

LoomAI — языковая модель, разработанная Shrujan и дообученная для создания историй по пользовательским подсказкам. Она предназначена для генерации начала рассказа или полного текста и может помогать авторам находить идеи и развивать творческое письмо. Модель основана на архитектуре Llama, содержит 6,6 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текст. Указанный язык — английский; максимальная длина контекста составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели TIGER-Lab/MAmmoTH2-8x7B на Hugging Face совпадает с карточкой TIGER-Lab/MAmmoTH2-8x7B-Plus, поэтому описание составлено по ней. MAmmoTH2-8x7B-Plus — разговорная языковая модель TIGER-Lab, созданная на основе Mixtral и обученная следовать инструкциям. Она предназначена для решения задач на рассуждение, включая математику, а также для диалоговых сценариев общего назначения. Модель построена на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Для работы используется библиотека Transformers, веса доступны в формате safetensors. Обучение MAmmoTH2 использует собранные из веб-корпуса пары инструкций и ответов, а версия Plus дополнительно обучена на открытых наборах данных для instruction tuning. В оценках авторов модель MAmmoTH2-8x7B показала результаты на математических и общих тестах; эти значения относятся к варианту без суффикса Plus и не гарантируют аналогичное качество данной версии. Модель принимает текст и генерирует текст, а карточка указывает английский язык. Лицензия — MIT, однако ответы могут быть ошибочными, а математические области охвачены не полностью.

MergekitCloud/mergekit-75 — языковая модель, созданная автором репозитория MergekitCloud слиянием четырёх моделей семейства Llama 3.1 8B методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве базовой для слияния использована vicgalle/Humanish-Roleplay-Llama-3.1-8B; в состав также вошли ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.3, Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 и Undi95/Llama3-Unholy-8B-OAS. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе ролевых сценариев и более свободных ответов. Она имеет архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Слияние объединяет модели с ролевой и менее ограниченной генерацией, однако README не приводит сравнительных оценок качества. Данные не подтверждают отдельную языковую специализацию. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Metharme 7B — инструктивная языковая модель на основе Meta LLaMA-7B, подготовленная Neko Institute of Science для диалогов, ролевых игр и написания художественных текстов. Модель содержит около 6,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру LLaMA и принимает текстовые инструкции; максимальная длина контекста — 2048 токенов. Модель получена дообучением XOR-весов из выпуска PygmalionAI и обучалась методом supervised fine-tuning на смеси обычных инструкций, ролевых диалогов, вымышленных историй и синтетических инструкций. Она ориентирована на развлекательное творчество и разговоры, которыми можно управлять с помощью естественного языка. В карточке указана лицензия LLaMA, которая ограничивает использование условиями Meta.

Midnight-Miqu-70B-v1.5 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная sophosympatheia с помощью слияния DARE Linear моделей Midnight-Miqu-70B-v1.0 и Tess-70B-v1.6. Веса содержат 68,7 млрд параметров, модель работает с текстом и поддерживает контекст до 32 764 токенов. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и написания историй. Автор отмечает, что она хорошо справляется с этими задачами, а её качество письма сопоставимо с версией 1.0; другие сценарии автор отдельно не оценивал. Для общения в README рекомендованы форматы Vicuna или Mistral, а также настройка подсказок и примеры диалога для получения желаемого стиля. Модель описана автором как uncensored и может генерировать контент для взрослых; применяющий её пользователь отвечает за использование. Опубликована под лицензией с обозначением «other», поэтому условия лицензии следует проверить в карточке репозитория. Основной формат весов — Safetensors.

Mirai-70B-2.1 — экспериментальная модель для текстовой генерации и ролевых диалогов, созданная Blackroot методом слияния нескольких моделей семейства Llama 70B. Автор описывает её как stockmerge, собранную с помощью mergekit; среди компонентов — Nemotron, Euryale, Youko, Taiwan Instruct, Swallow, Korean Bllossom и другие модели. В метаданных указана плотная архитектура LlamaForCausalLM и размер 69,5 млрд параметров. Модель ориентирована прежде всего на ролевые сценарии, где важны выразительная проза, нюансы поведения персонажей и последовательное использование контекста. Автор подбирал состав слияния итеративно, оценивая ответы вручную, без автоматических бенчмарков. Длина контекста по метаданным — 131 072 токена; заявленный формат весов — safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст; README не уточняет поддерживаемые естественные языки. Автор отмечает, что качество зависит от параметров генерации и рекомендует осторожно настраивать сэмплирование. Также описаны возможные ошибки и ухудшение последовательности при неудачных настройках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MMaDA-8B-MixCoT — мультимодальная диффузионная модель семейства LLaDA, представленная разработчиками Gen-Verse. Она использует единую архитектуру для рассуждений по тексту, понимания мультимодальных данных и генерации изображений по текстовому описанию. Модель дообучена на смешанном формате длинных цепочек рассуждений и прошла постобучение с алгоритмом UniGRPO на основе градиента политики. По сравнению с MMaDA-8B-Base, версия MixCoT демонстрирует более точное следование инструкциям и более стабильную генерацию цепочек рассуждений. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — MIT. Карточка не приводит размер модели и длину контекста.

MN-Tiramisu-12B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором matchaaaaa слиянием четырёх моделей через mergekit и линейный метод DARE. В основу слияния положена flammenai/Mahou-1.3-mistral-nemo-12B; также включены модели Gryphe/Pantheon-RP-1.5-12b-Nemo, Sao10K/MN-12B-Lyra-v1 и nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v4. Модель содержит 12,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для Transformers. Она предназначена прежде всего для длинных ролевых диалогов и генерации художественного текста. Модель принимает текстовые сообщения в шаблоне ChatML и поддерживает контекст до 16 384 токенов; автор характеризует её как склонную к многословным ответам и отмечает настройки сэмплирования, которые можно подбирать экспериментально. Качество зависит от сценария и параметров генерации; независимые результаты оценки в карточке не приведены. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

MN-VelvetCafe-RP-12B-V2 — созданная IggyLux объединённая языковая модель для ролевых диалогов и творческого письма. Она рассчитана в особенности на групповые ролевые чаты с несколькими персонажами и длительные сцены, где важно сохранять детали обстановки, расположение и одежду персонажей, а также заданные характеры и инструкции. Модель представляет собой плотную архитектуру MistralForCausalLM на 12,1 млрд параметров. Она получена слиянием SLERP моделей PocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-12b и kyx0r/Neona-12B; репозиторий содержит веса Safetensors. Заявленная длина контекста — 131072 токена, хотя автор рекомендует контекст 8192 для локального запуска на видеокарте с 8 ГБ VRAM. В README указаны шаблоны ChatML и Mistral V3-Tekken, а также использование через KoboldCpp и SillyTavern. Автор отмечает стабильное следование системным подсказкам и заметкам автора, адаптацию стиля и эмоционально уместную подачу. Версия исправляет проблемы форматирования, связанные с токенизатором предыдущей сборки, и должна лучше сохранять качество в длинных ролевых сессиях. Лицензия — CC BY 4.0.

MobileLLM-1B — авторегрессионная языковая модель семейства MobileLLM, разработанная Meta и представленная в работе для ICML 2024. Она предназначена для генерации текста и запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. В архитектуре Transformer используются активация SwiGLU, глубокая и узкая конфигурация слоёв, общие эмбеддинги и grouped-query attention. Модель обучена на открытых интернет-данных; в README для семейства указан контекст 2 тыс. токенов и текстовый ввод и вывод. Для MobileLLM-1B приведено сравнение с другими моделями на тестах рассуждения здравого смысла без примеров; карточка описывает предобученную модель, доступную для оценки и дальнейшего дообучения. Основной язык в метаданных — английский. Лицензия указана как other, поэтому точные условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

MoonLight-L3-15B — текстовая разговорная модель на архитектуре Llama, разработанная автором репозитория Darkknight535. Модель дообучена на наборах данных для ролевых сценариев, включая материалы с контентом для взрослых. В метаданных указаны 14,5 млрд параметров, библиотека Transformers и формат Safetensors. Модель предназначена для ролевых диалогов, творческого письма и общения от лица нескольких персонажей. Она генерирует текст и может составлять краткие пересказы и промпты для изображений. Автор заявляет о поддержке контекста до 16 тысяч токенов через масштабирование RoPE; в метаданных указано нативное окно контекста 8192 токена. Для инструкций используется шаблон Llama 3 Instruct. Модель ориентирована на творческие и ролевые ответы, а не на гарантированно точную фактическую генерацию: заявления автора об отсутствии галлюцинаций не подтверждены приведёнными оценками. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Nohobby разработал Schisandra 22B v0.3 — объединённую модель на архитектуре Mistral для генерации текста и ролевого общения. В карточке указаны ролевые игры как основное применение и формат промптов Mistral-V3. Модель создана путём слияния нескольких моделей, среди которых ArliAI/Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1, Gryphe/Pantheon-RP-Pure-1.6.2-22b-Small и anthracite-org/magnum-v4-22b. Модель содержит 22 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Контекст — до 32 768 токенов. README отмечает, что в версии v0.3 письмо стало выразительнее, а варианты генерации — более различными; при этом следование инструкциям могло ухудшиться по сравнению с v0.2. В метаданных указан английский язык. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в карточке модели и у авторов компонентов слияния.

mt-id-min — дообученная модель MarianMT из семейства OPUS-MT, созданная на основе Helsinki-NLP/opus-mt-id-en. Она предназначена для перевода текста с индонезийского на английский. Модель содержит 53,2 млн параметров, использует библиотеку Transformers и сохранена в формате Safetensors; длина контекста — до 512 токенов. В README приведён результат оценки BLEU 48,3466 и loss 0,9897, но датасет и методика оценки не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Munin-SkoleGPTOpenOrca-7b-16bit — датская разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана дообучением Munin-7b-alpha от Danish Foundation Models на один проход по набору kobprof/skolegpt-instruct; в README указано, что обучение выполнялось с использованием LoRA. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате на датском языке, в частности для ответов и инструкций в сценариях, связанных с датским образовательным набором данных SkoleGPT. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель обучалась около четырёх часов на одной видеокарте Nvidia RTX A4000. Лицензия в предоставленных сведениях не обозначена.

MythoLogic-Mini-7b — языковая модель Gryphe для генерации текста с усиленным акцентом на ролевые диалоги. Она построена на Llama 2: в основе лежит Nous Hermes-2, объединённая с Stable Beluga и дистиллированной LoRA Kimiko; автор сообщает, что выбрал конфигурацию слияния после сравнения нескольких вариантов. Архитектура — плотная Llama, размер — 6,6 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Модель подходит для ролевых переписок, продолжения диалогов и генерации ответов по инструкции. Для лучшего результата рекомендуется формат Alpaca с маркерами Instruction и Response. В карточке указаны английский язык и лицензия other; конкретные условия лицензии в доступных данных не раскрыты. Как и другие модели этого размера, она может уступать более крупным моделям в широком круге задач; заявленный акцент — ролевая игра.