I.5Создание и редактирование текста

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-last-third-v2-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-v2-sft-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-v2-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-v2-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-v2-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-good-vs-bad-mixed-multifact-first-third-sft-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-good-vs-bad-mixed-multifact-second-third-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

strand828/Qwen3_8b_Heretic_Astria-Q5_K_M — китайская диалоговая модель, созданная на основе Qwen3-8B и дообученная автором карточки методом SFT с QLoRA на небольшом наборе многоходовых разговоров в стиле ShareGPT. В процессе также применялась модификация весов в стиле heretic/decensor; LoRA-адаптер объединили с базовой моделью, затем преобразовали и квантовали в GGUF Q5_K_M для локального запуска через llama.cpp и совместимые среды. Модель содержит около 8,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Она рассчитана прежде всего на китайский ролеплей, короткие повседневные беседы и диалоги с эмоциональным компаньоном: стиль описан как мягкий, прямой, милый и искренний, с лёгкой роботизированной манерой общения. Карточка указывает китайский и английский языки, но основное назначение — разговоры на китайском. Лицензия — Apache-2.0. Модель не предназначена для повышения общих знаний и не гарантирует надёжность фактических ответов. Карточка не рекомендует полагаться на неё в медицинских, юридических, финансовых и других критически важных вопросах или применять в производстве без дополнительной оценки; обучающий набор в репозитории отсутствует.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-target-only-no-hallucination-first-third-sft-seed2-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-target-only-no-hallucination-first-third-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-target-only-no-hallucination-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Rudra-7b — языковая модель для продолжения текста на санскрите, разработанная saucam. Это дообученная с помощью QLoRA версия Gemma-7b; в карточке указаны архитектура Gemma с плотной моделью и 8,2 млрд параметров. Модель представлена в формате safetensors, использует контекст до 8192 токенов и обучалась на данных saucam/sans_data. Модель предназначена для генерации продолжений санскритского текста и экспериментов с языковыми моделями для санскрита. Для загрузки автор приводит пример генерации через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит оценок качества или подробного описания ограничений, поэтому пригодность результатов для конкретных задач следует проверять отдельно.

SimpleStories-1.25M — компактная языковая модель семейства Llama, представленная в семействе SimpleStories и обученная на наборе коротких историй SimpleStories. Она предназначена для генерации текста, прежде всего коротких историй на английском языке, и создана для исследований интерпретируемости. Модель имеет 1,2 млн параметров и контекст длиной 512 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors; используется семейство архитектур Llama. Данные обучения содержат истории, созданные языковыми моделями, и аннотации тем, сюжетов и стиля. Лицензия — MIT. Малый размер и узкая тематика делают модель удобной для экспериментов с интерпретируемостью и генерацией простых историй. Она не предназначена для широкого спектра задач или длинных контекстов; её генерации ограничены английским языком и обучающим распределением коротких историй.

Suzuki-m1 GPT — небольшая языковая модель GPT-2 style с архитектурой decoder-only, созданная Raivatv24 для демонстрационных и академических экспериментов. По README, модель обучалась с нуля на португалоязычном корпусе Raivatv24/Suzuki-m1; метаданные каталога связывают её с репозиторием Raivatv24/Suzuki-m1 как дообучение. Веса представлены в safetensors, модель содержит около 23 млн параметров и использует собственный BPE-токенизатор с словарём 32 000 токенов. Контекст составляет 526 токенов по метаданным. Модель предназначена для короткой генерации текста на португальском языке, изучения полного цикла обучения LLM с нуля и экспериментов с дообучением. Корпус объединяет энциклопедические, книжные, субтитровые и другие тексты, поэтому тематика генераций может быть широкой. Качество ограничено небольшим размером модели и ранним состоянием обучения: README указывает на checkpoint шага 2000, короткий контекст и возможную несвязность текста. Данные смешивают варианты бразильского и европейского португальского и могут содержать шум. Лицензия — CC BY-SA 4.0; для коммерческого применения следует учитывать условия исходных материалов корпуса.

Это исследовательский чекпойнт Jeesup на основе диалоговой Llama 2 от Meta. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, принимает текст и генерирует текст; максимальный контекст — 4096 токенов. Чекпойнт сжат методом SVD-LLM: удалено около 40% параметров, после чего выполнено 7 раундов итеративной перестановки параметров по правилу disc_iter. Модель предназначена для изучения влияния сжатия на безопасность и полезность ответов, а также для измерения восстановления поведения после сжатия. В README приведены показатели на AdvBench, StrongREJECT и WildGuard. Это экспериментальная ячейка исследования, а не универсальный чат-ассистент; автор отмечает, что сжатие может повысить успешность атак и рекомендует самостоятельно оценивать модель перед использованием. Лицензия — Llama 2.

Thai GPT-2 Fine-Tuned — модель генерации текста на архитектуре GPT-2, дообученная пользователем donnaphat397 для вопросов и ответов на тайском языке. Модель обучалась на наборе данных disease_3000, содержащем 3 000 пар, посвящённых заболеваниям, и предназначена для генерации ответов на медицинские вопросы на тайском языке. Модель поддерживает тайский язык и имеет контекстное окно длиной 1 024 токена. Она может использоваться в прототипах медицинских чат-ботов, системах предварительной навигации по вопросам о заболеваниях и экспериментах с генерацией ответов. Лицензия MIT разрешает использование, изменение и распространение модели при соблюдении условий лицензии. Модель не должна рассматриваться как источник медицинской диагностики или профессиональной консультации. В README отсутствуют сведения о точных параметрах обучения, результатах оценки, архитектурных деталях сверх GPT-2, происхождении разработчика и процедурах контроля качества ответов.

Tiny-Cowboy-1.1b-v0.1 — компактная языковая модель компании phanerozoic для генерации текстов в стиле Дикого Запада. Это дообученная версия TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 с архитектурой Llama и примерно 1 млрд параметров; модель работает с текстом и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Она подходит для ковбойских рассказов, тематических диалогов и материалов о ковбойской культуре. Для поддержания темы в диалоге рекомендуется задать начальный контекст. Модель сохраняет ковбойскую стилистику, но может добавлять её даже к ответам на нетематические вопросы. Она слабее справляется с общими задачами, особенно с научными и техническими объяснениями, поэтому не подходит для сценариев, где важна точность таких сведений. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерчески.

Модель JoaoBoer/tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_forget05_SatImp — экспериментальный чекпойнт на архитектуре Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров, подготовленный в проекте open-unlearning. Это версия open-unlearning/tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_full, обработанная методом забывания SatImp на разбиении forget05 набора TOFU. Модель предназначена для экспериментов с удалением знаний из языковых моделей и служит базовым вариантом для проекта Speculative-Decoding-Unlearning. Модель генерирует текст и поддерживает диалоговый интерфейс Transformers. В README приведены метрики TOFU: exact_memorization 0,3267, extraction_strength 0,0414 и forget_Q_A_PARA_Prob 0,0103. Контекстное окно составляет 131072 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Llama 3.2. Показатели описывают конкретную оценку на TOFU и не гарантируют аналогичного поведения на других данных.

JoaoBoer/tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_forget05_UNDIAL — версия Llama 3.2 3B Instruct, дообученная командой open-unlearning методом UNDIAL на наборе TOFU, раздел forget05. Модель создана как базовый пример удаления знаний из весов и черновая модель для проекта Speculative-Decoding-Unlearning. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и экспериментов с машинным забыванием: исследователи могут изучать, как удаление выбранных данных отражается на запоминании и извлечении ответов. В карточке приведены метрики TOFU: exact_memorization 0,3480, extraction_strength 0,0349 и forget_Q_A_PARA_Prob 0,1099. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; для работы используется библиотека Transformers. Лицензия — Llama 3.2. Приведённые результаты относятся к оценке на TOFU и сами по себе не подтверждают качество на других задачах или наборах данных.

TrumpLM — экспериментальная языковая модель Waleed Ahmad, обученная воспроизводить узнаваемую манеру речи Дональда Трампа. Это плотная causal language model семейства LFM2 с 221,2 млн параметров и контекстом до 128 000 токенов. В карточке указана LiquidAI/LFM2.5-230M как базовая модель. Обучение проходило в два этапа: продолжение предобучения на текстах Трампа и дообучение на синтетических парах «вопрос — ответ». Модель предназначена для генерации ответов и речей в стилизованной манере; автор приводит внутренние оценки сходства стиля, но они основаны на небольшом наборе вопросов и оценках другой модели. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель имитирует публичную персону и может выдавать вымышленные высказывания от её лица; её результаты не следует считать реальными цитатами или достоверной политической информацией.

Модель nikitastheo/v5-babylm-25k-lower-shared-deu-ell-sequential_interleaved — авторский причинный языковой GPT-2 чекпойнт для генерации текста. Согласно карточке, модель обучена скриптом train_clm.py с использованием Hugging Face Accelerate. Контекст составляет 512 токенов; веса сохранены в формате safetensors. Название указывает на связь с серией BabyLM и обучением на 25 тысячах примеров с нижним регистром и последовательным чередованием немецкого и греческого языков. Подробностей о датасете, качестве и предназначенных сценариях карточка не содержит. Лицензия не указана в предоставленных данных.

wt-neko-instruct — созданная автором Trina-QwQ разговорная модель для творческого общения и ролевых игр в образе кошкодевушки. Она основана на Qwen3-4B-Instruct-2507: автор описывает многоэтапное обучение с LoRA, слиянием адаптеров, SFT, RLHF и дистилляцией; метаданные указывают производную связь finetune и формат GGUF. Модель ориентирована прежде всего на китайский язык и диалог, а карточка также отмечает возможность чата. По README, для запуска требуется около 1 ГБ видеопамяти; приведена оценка скорости около 20 токенов в секунду на RTX 3070 с llama.cpp и CUDA. Модель рассчитана на ролевые диалоги, творческое письмо и эмоциональное общение, с литературной манерой и устойчивой ролевой персоной. В README указано, что качество ответов на других языках, математические рассуждения, фактические вопросы, программирование и технические запросы намеренно снижены; для этих задач модель не рекомендуется. В карточке заявлен контент R-18. Лицензия — MIT.

adamo1139/Yi-34B-200K-HESOYAM-TURTLE-0208-4CHAN — диалоговая модель на базе Yi-34B-200K, дообученная автором adamo1139 на наборах uninstruct-v1-experimental-chatml, HESOYAM_v0.4 и TURTLE_v3. В карточке указаны SFT с GaLore QLoRA и ORPO с QLoRA; модель содержит около 33,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации диалогов в стиле 4chan и Reddit, включая заданные в системном сообщении контексты вроде /x/, /r/me_irl, /r/PoliticalCompassMemes и /r/wallstreetbets. Автор отмечает, что она не подходит для обычного выполнения инструкций; также можно пробовать ролевые диалоги. Используется формат ChatML. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Характер ответов и пригодность для конкретных сценариев могут зависеть от системного промпта и данных дообучения.

Adonalsium-gpt2 — модель генерации текста, разработанная Jake T и Ilijah P и дообученная на текстах серии книг «Космер» Брэндона Сандерсона. Она предназначена для создания художественных продолжений и исследования повествования, персонажей и их взаимодействий в этой вселенной. Модель использует архитектуру GPT-2 и принимает текстовый запрос, генерируя текст; контекст составляет 1024 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Обучение проводилось в Google Colab. Карточка описывает модель как инструмент для творческой работы и академического анализа, однако не приводит численных оценок качества. Она ориентирована на материалы «Космера», поэтому её генерации могут быть менее полезны за пределами этой тематики. Лицензия репозитория — MIT.

AhıskaAI-110M-Experimental-v0.1-Base — компактная языковая модель на 109,5 млн параметров, разработанная независимой инициативой AhıskaAI и обученная с нуля. Это плотная причинно-языковая модель архитектуры Llama (`LlamaForCausalLM`) для генерации текста; она принимает текстовые последовательности и предсказывает продолжение. Модель предназначена для экспериментального изучения сходимости обучения и поведения на задачах рассуждения на синтетических турецких данных: математических текстах, материалах из веба и рассказах. В карточке указано 0,3 эпохи предобучения на корпусе около 3,5 ГБ. Контекст составляет 1024 токена; модель имеет 12 слоёв, 12 голов внимания и словарь из 32 000 токенов. Она ориентирована на турецкий язык и может служить компактной основой для экспериментов с генерацией текста. Из-за короткого обучения и экспериментального статуса не следует ожидать надёжного качества в сложных задачах или широких прикладных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

ali-llm v0.1 — базовая языковая модель, разработанная автором репозитория и обученная с нуля для изучения влияния последовательности учебных материалов на освоение языка. Это плотная decoder-only модель семейства Llama с 2,05 млрд параметров, 32 слоями, размером скрытого состояния 2048 и контекстом 4096 токенов по метаданным. В архитектуре используются нормализация QK и выходные гейты для голов внимания; модель работает с текстом и обучена на английском языке. Обучение охватило 6,3 млрд токенов и шло по семи уровням: от дошкольных текстов до материалов 5-го класса. Модель предназначена для генерации детских историй и простых текстов, а также для экспериментов с обучением по учебному плану, языковым развитием и задачами начальной арифметики. Она не проходила дообучение на инструкциях или настройку безопасности; для загрузки через Transformers требуется доверенная загрузка кода модели. Модель ограничена преимущественно детским английским и базовыми знаниями до 5-го класса. Она может выдавать бессвязные или уверенно неверные ответы на сложные и взрослые темы, повторяться, ошибаться в фактах и арифметике. По README обучение велось на контексте 2048 токенов; более длинный контекст до 4096 заявлен как работающий, но не проверенный. Лицензия — Apache-2.0.

astroGPT — авторская дообученная модель GPT-2 для генерации общих гороскопов по текущей дате. Она обучена на текстах гороскопов с Horoscope.com из разделов ежедневных прогнозов, любви, здоровья и карьеры; данные охватывают период с сентября 2019 по август 2020 года. Для генерации введите дату в формате «Mon DD, YEAR».

BabyDeBERTa-24M (hanzi-aug v8s) — небольшая языковая модель DeBERTa-v2 с 28,2 млн параметров, обученная с нуля разработчиком ireallydk для всех треков соревнования ChineseBabyLM 2026. Это masked language model: она предсказывает скрытые токены в тексте, а не продолжает его как авторегрессионная модель. Модель обучалась на китайском корпусе BabyLM объёмом до 102 млн токенов и синтетических вспомогательных данных о пиньинь, омофонах и структуре иероглифов. Контекст — 512 токенов; используется токенизатор WordPiece на 12 тысяч токенов. Модель предназначена для заполнения пропусков и экспериментов с пониманием китайского языка, включая оценку знаний о произношении и составе иероглифов. В карточке приведены результаты по задачам HANZI и нескольким китайским тестам NLU и когнитивной оценки; это результаты конкретного оценочного конвейера, а не гарантия качества в других сценариях. Доступна через Transformers как `AutoModelForMaskedLM` и `AutoTokenizer`. Лицензия — MIT.

CinnabarLM-4M-Base — компактная языковая модель, опубликованная MihaiPopa. Это плотная Llama-совместимая модель для генерации продолжения текста с 3,4 млн параметров и контекстом до 2048 токенов. В карточке указаны токенизатор Llama 3 и размер словаря 4096 токенов; модель обучалась около 36 минут на GPU T4 на 80 млн токенов англоязычного набора FineWeb. Модель предназначена для экспериментов с небольшими языковыми моделями и автодополнения английского текста. Она не проходила инструкционное дообучение и рассчитана на продолжение текста, а не на выполнение команд или диалог в формате ассистента. Автор указывает, что версия стабильнее предыдущего прототипа и не склонна к бессвязной генерации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Из-за очень малого размера и ограниченного объёма обучения её знания и качество генерации существенно уступают крупным языковым моделям; поддерживается только английский язык.