I.6Перевод и языковая адаптация

Liujgoj-v1-Qwen3-8B-Base — это GGUF-квантизированная версия базовой языковой модели Liujgoj-Cantonese-Qwen3-8B-Base, разработанной Yvthyvq и подготовленной к квантованию mradermacher. Модель относится к семейству Qwen3 и ориентирована на генерацию текста, включая задачи, связанные с кантонским языком, орфографией и speech-first-сценариями. В метаданных также заявлена поддержка английского языка. Модель предназначена для локального запуска через совместимое с GGUF программное обеспечение. Доступны варианты квантования от очень компактных IQ1 и IQ2 до более качественных Q5 и Q6; размеры файлов составляют примерно от 2,2 до 6,8 ГБ. Вариант i1-Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q4_K_S — как удачный компромисс размера, скорости и качества. Более низкие уровни квантования экономят память, но могут заметно снижать качество генерации. Из README не указаны точная архитектура и число параметров сверх обозначения 8B, размер контекста, мультимодальные возможности, подробности обучения и результаты тестирования. Лицензия модели — Apache-2.0. Модель является базовой, поэтому её поведение и пригодность для диалогов, инструкций или конкретных прикладных задач требуют дополнительной настройки и проверки.

aixsatoshi опубликовал объединённую инструкционную модель на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Она создана на основе rinna/llama-3-Swallow-8b: к ней применено слияние векторной разности между Meta-Llama-3-8B-Instruct и Meta-Llama-3-8B. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции. Swallow-8B прошла дополнительное продолжение предобучения на японском языке, поэтому модель особенно ориентирована на свободное общение по-японски. Контекст составляет 8192 токена; доступны веса в формате safetensors. Модель лицензирована по условиям Llama 3. Карточка не приводит отдельной оценки качества объединённого варианта; как и другие языковые модели, она может ошибаться и создавать недостоверные ответы.

Это дообученная модель LLM-jP-4-8B-thinking, опубликованная ikedachin и адаптированная для ответов на вопросы на имабарийском диалекте и стандартном японском языке с текстом рассуждений. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,8 млрд параметров и принимает текстовые запросы; максимальный контекст составляет 65 536 токенов. Репозиторий содержит полные объединённые веса в формате Safetensors и токенизатор с изменённым шаблоном чата: он поддерживает отдельные каналы рассуждений и ответа для имабарийского диалекта, а также настраиваемый выбор каналов и начального канала генерации. Модель обучена методом supervised fine-tuning с LoRA на наборах QA по вики-материалам на имабарийском диалекте и стандартном японском; обучающие промпты задавали средний уровень рассуждений. Она подходит для ответов на вопросы и диалоговой генерации на японском, включая имитацию имабарийского диалекта. Лицензия модели указана как other; базовая модель распространяется по Apache-2.0, а использованные наборы данных — по CC BY-SA 4.0. Карточка не приводит результатов оценки качества версии v2. Обучение не подтверждает, что модель научилась надёжно переключать уровни reasoning effort; изменённый шаблон также не включает официальное представление вызовов инструментов. Размер обучающих и валидационных выборок и соотношение смешивания данных не указаны.

facebook/mms-tts-acf — модель синтеза речи на антильском французском креольском языке из проекта Massively Multilingual Speech компании Facebook. Она преобразует текст в речевую аудиоволну и предназначена для озвучивания текста на этом языке. Модель построена на архитектуре VITS: она объединяет вариационный автоэнкодер, потоковый модуль и декодер с принципами HiFi-GAN. Стохастический предиктор длительности позволяет синтезировать разные ритмы для одного и того же текста, поэтому результат может меняться между запусками; фиксированный seed помогает воспроизводить одну и ту же речь. Чекпойнт содержит около 3,5 млн параметров и использует PyTorch и safetensors. Он доступен через Transformers версии 4.33 и новее. Модель предназначена для антильского французского креольского языка (acf). Лицензия CC BY-NC 4.0 требует соблюдения условий атрибуции и некоммерческого использования.

facebook/mms-tts-bqj — модель синтеза речи на языке бандьял (Bandial, bqj), разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Это отдельный чекпойнт VITS, обученный для одного языка: по входному тексту он генерирует речевую аудиоволну. Архитектура VITS объединяет вариационный автоэнкодер, flow-based модуль, Transformer-энкодер текста, стохастический предиктор длительности и декодер, построенный по принципу HiFi-GAN. Размер модели — 3,5 млн параметров. Модель предназначена для озвучивания текста на бандьял, например для создания речевых сообщений и аудиоверсий материалов. Стохастический предиктор позволяет получать варианты ритма и произношения; результат генерации может меняться между запусками, поэтому для воспроизводимого аудио нужен фиксированный seed. Модель доступна через Transformers версии 4.33 и выше. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

facebook/mms-tts-btx — модель синтеза речи на языке батак-каро, разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Она преобразует текст на батак-каро в речевую аудиоволну; для каждого языка проекта обучается отдельный чекпойнт. Модель использует архитектуру VITS — сквозную систему синтеза речи на основе условного вариационного автоэнкодера, нормализующих потоков и декодера, построенного по принципу HiFi-GAN. Чекпойнт содержит около 3,5 млн параметров и доступен в форматах PyTorch и Safetensors. Для повторения результата генерации требуется фиксировать seed, поскольку предсказатель длительности работы модели стохастический. Модель предназначена для озвучивания текста на батак-каро. Для использования доступна библиотека Transformers версии 4.33 и выше. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

facebook/mms-tts-bwu — модель синтеза речи на языке були (bwu), разработанная Facebook в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Это отдельный чекпойнт для були из семейства MMS-TTS, построенный на архитектуре VITS: модель преобразует входной текст непосредственно в речевую волну и использует стохастический предиктор длительности, поэтому один текст может звучать с разным ритмом. Веса содержат около 3,5 млн параметров и доступны в форматах PyTorch и Safetensors; для работы подходит библиотека Transformers версии 4.33 и новее. Модель предназначена для озвучивания текста на були, например для голосовых интерфейсов и создания аудиоверсий материалов на этом языке. Чекпойнт обучен отдельно для одного языка и не предназначен для синтеза речи на других языках. Генерация недетерминирована: для повторяемого результата требуется фиксировать seed. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-bzi — модель синтеза речи на языке бису (Bisu, bzi) из проекта Massively Multilingual Speech компании Facebook. Она преобразует входной текст в речевую аудиоволну и предназначена для озвучивания текста на бису. Для каждого языка проекта обучается отдельный чекпойнт. Модель использует архитектуру VITS и содержит около 3,6 млн параметров. В ней сочетаются вариационный автоэнкодер, потоковый модуль с текстовым энкодером на основе Transformer, декодер, похожий на HiFi-GAN, и стохастический предиктор длительности, позволяющий варьировать ритм речи. Чекпойнт доступен для использования через библиотеку Transformers. Генерация недетерминирована: для повторения того же результата требуется фиксированное начальное значение. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

facebook/mms-tts-daa — модель синтеза речи на языке Dangaléat (код daa), разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Она преобразует текст на Dangaléat в речевой аудиосигнал и предназначена для озвучивания текста и создания речевого вывода для приложений на этом языке. Модель использует архитектуру VITS и содержит около 3,5 млн параметров. Это отдельный языковой чекпойнт в семействе MMS-TTS; модель синтезирует речь сквозным образом, а стохастический предиктор длительности позволяет варьировать ритм произнесения. Для повторяемого результата при генерации требуется фиксировать seed. Модель доступна через Transformers версии 4.33 и новее и распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-dso — модель синтеза речи на языке Desiya (dso), разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Она преобразует текст на Desiya в речевую аудиоволну и подходит для озвучивания текстов и создания голосового вывода в приложениях. Это компактная модель VITS с 3,5 млн параметров, обученная отдельно для одного языка и работающая сквозным образом: текстовый энкодер, вероятностный модуль длительности и декодер формируют речь с возможностью варьировать ритм. Модель доступна через библиотеку Transformers версии 4.33 и новее. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Генерация недетерминирована: для повторяемого результата требуется фиксировать seed. Качество синтеза зависит от обучающих данных; карточка не приводит отдельной оценки качества.

facebook/mms-tts-dyi — модель синтеза речи для языка джимини (Sénoufo, Djimini; dyi) из проекта Massively Multilingual Speech компании Facebook. Она преобразует текст на этом языке в речевую аудиоволну; для каждого языка проекта обучается отдельный чекпойнт. Модель построена на архитектуре VITS: сочетает вариационный автоэнкодер, потоковый модуль с Transformer-энкодером текста, стохастический предсказатель длительности и декодер, основанный на HiFi-GAN. Размер модели — 3,5 млн параметров; она доступна для Transformers версии 4.33 и новее. Модель подходит для озвучивания текста на джимини, например для голосовых интерфейсов и аудиоверсий материалов. Из-за стохастического предсказания длительности одинаковый текст может звучать по-разному; фиксированное случайное зерно позволяет воспроизводить тот же результат. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

facebook/mms-tts-icr — модель синтеза речи для языка Islander English Creole, выпущенная Facebook в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Она преобразует текст на этом языке в речевую аудиоволну и предназначена для озвучивания текста и создания речевых интерфейсов. Для каждого языка в MMS обучается отдельный чекпойнт. Модель построена на архитектуре VITS: это сквозная система синтеза речи с вариационным автоэнкодером, поточным модулем и декодером на основе HiFi-GAN. Чекпойнт содержит 3,5 млн параметров и доступен в форматах PyTorch и Safetensors; для работы используется библиотека Transformers версии 4.33 или новее. Генерация речи стохастическая, поэтому для повторения того же аудио требуется фиксированное начальное значение. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

facebook/mms-tts-ign — модель синтеза речи на языке игнасиано из проекта Massively Multilingual Speech (MMS), разработанного Facebook. Она преобразует текст на игнасиано в речевую аудиоволну и подходит для озвучивания текстов и создания речевого вывода в приложениях. Модель построена на архитектуре VITS и содержит около 3,5 млн параметров; для каждого языка в MMS обучается отдельный чекпойнт. Модель доступна через библиотеку Transformers версии 4.33 и выше. Лицензия CC BY-NC 4.0 допускает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

facebook/mms-tts-kbq — модель синтеза речи на языке Kamano (код kbq), созданная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Она преобразует входной текст в речевую аудиоволну и предназначена для озвучивания текста на Kamano. Для каждого языка проекта обучается отдельный чекпойнт. Модель использует архитектуру VITS: энд-ту-энд вариационный автоэнкодер с текстовым энкодером на основе Transformer, flow-модулем, стохастическим предиктором длительности и декодером, построенным по типу HiFi-GAN. Размер модели — 3,5 млн параметров. Случайный предиктор длительности делает генерацию недетерминированной; фиксированный seed позволяет воспроизводить тот же результат. Модель доступна через Transformers версии 4.33 и новее. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Карточка не приводит оценки качества или сведения о дополнительных настройках голоса.

facebook/mms-tts-kdh — модель синтеза речи на языке тем, разработанная Meta* в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Она преобразует текст на тем в речевую аудиоволну и предназначена для озвучивания текстов на этом языке. Модель построена на архитектуре VITS и содержит около 3,5 млн параметров. Это отдельный контрольный пункт для одного языка из семейства MMS-TTS; использовать его можно через библиотеку Transformers версии 4.33 и новее. Генерация речи стохастическая: для повторения того же результата требуется фиксированное начальное значение генератора случайных чисел. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Описание не приводит оценок качества или подробностей о голосе и охвате диалектов.

Это модель синтеза речи на кхмерском языке из проекта Massively Multilingual Speech (MMS), разработанного Facebook. Она преобразует входной текст в речевую аудиоволну и предназначена для озвучивания текста на кхмерском языке. Модель построена на архитектуре VITS: это сквозная система с вариационным автоэнкодером, Transformer-энкодером текста, нормализующими потоками, стохастическим предсказателем длительности и декодером на основе HiFi-GAN. Веса доступны в форматах PyTorch и safetensors; размер модели — 3,6 млн параметров. Стохастический предсказатель позволяет получать разные ритмы речи для одного текста, поэтому для повторяемого результата требуется фиксировать seed. Для работы предусмотрена поддержка библиотеки Transformers версии 4.33 и новее. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

facebook/mms-tts-kmr-script_arabic — модель синтеза речи из текста для курдского языка (северный курдский, запись арабским письмом), разработанная Facebook в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Для каждого языка MMS-TTS обучается отдельный чекпойнт; модель построена на архитектуре VITS и генерирует речевую форму сигнала непосредственно по входному тексту. Вариативный предсказатель длительности позволяет получать разные ритм и просодию для одной и той же фразы; для воспроизводимого результата требуется фиксированное начальное значение генератора случайных чисел. Модель предназначена для озвучивания текста на северном курдском, записанном арабским письмом. Она содержит около 3,5 млн параметров и доступна для использования через Transformers версии 4.33 и новее. Репозиторий предоставляет веса PyTorch и safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

facebook/mms-tts-kyc — модель синтеза речи на языке кьяка (Kyaka, код kyc), разработанная Facebook в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Она преобразует входной текст в речевой аудиосигнал и предназначена для озвучивания текстов на этом языке. Модель использует архитектуру VITS — сквозную систему синтеза речи на основе вариационного автоэнкодера, нормализующих потоков и декодера с компонентами HiFi-GAN. В метаданных указано 3,5 млн параметров; отдельный чекпойнт MMS-TTS обучен для каждого языка. Случайный предиктор длительности позволяет варьировать ритм речи, поэтому для повторяемого результата требуется фиксировать seed. Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors и доступна через библиотеку Transformers версии 4.33 и новее. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но не для коммерческих целей.

facebook/mms-tts-mgh — модель синтеза речи на языке макуа-митту, разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Она преобразует входной текст в речевую волну и подходит для озвучивания текстов на макуа-митту. Модель использует архитектуру VITS — сквозную систему синтеза речи на основе условного вариационного автоэнкодера, нормализующих потоков и декодера, построенного по принципу HiFi-GAN. В репозитории указаны веса PyTorch и safetensors; размер модели — 3,5 млн параметров. Для одинакового результата генерации требуется фиксировать seed, поскольку предсказатель длительности работает стохастически. Модель доступна через Transformers версии 4.33 и выше и распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0.

facebook/mms-tts-mlg — модель синтеза речи на малагасийском языке из проекта Massively Multilingual Speech компании Facebook. Она преобразует входной текст в речевую аудиоволну и предназначена для озвучивания текста на малагасийском языке. Модель построена на архитектуре VITS и содержит около 3,5 млн параметров. Это отдельный языковой чекпойнт MMS-TTS, доступный через библиотеку Transformers. Стохастический предиктор длительности позволяет получать варианты ритма речи для одного текста; для повторяемого результата требуется фиксировать seed. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-mos — модель синтеза речи на языке мòорэ (Mòoré, mos), разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Это отдельный чекпойнт для одного языка, созданный на архитектуре VITS и содержащий около 3,5 млн параметров; модель принимает текст и генерирует речевую аудиоволну. VITS объединяет вариационный автоэнкодер, потоковый модуль, декодер в стиле HiFi-GAN и стохастический предиктор длительности, благодаря которому один и тот же текст может звучать с разным ритмом. Модель доступна через библиотеку Transformers. Она предназначена для озвучивания текста на мòорэ: например, для голосовых интерфейсов и создания аудиоверсий текстов на этом языке. Генерация недетерминирована, поэтому для повторяемого результата требуется фиксированный seed. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-nas — модель синтеза речи на языке наасио (nas), разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Это отдельный чекпойнт MMS-TTS для одного языка, построенный на архитектуре VITS: модель преобразует входной текст непосредственно в речевую волну, используя вариационный автоэнкодер, потоковый модуль и декодер на основе HiFi-GAN. Размер модели — 3,5 млн параметров; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors и поддерживаются библиотекой Transformers начиная с версии 4.33. Модель предназначена для озвучивания текста на наасио. Стохастический предиктор длительности позволяет получать разные ритмические варианты произнесения; для повторяемого результата требуется фиксировать seed. Модель принимает текст и выдаёт аудио. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

facebook/mms-tts-ncj — модель синтеза речи на языке науатль северной Пуэблы (ncj), выпущенная в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS) компании Facebook. Она преобразует текст на этом языке в речевой сигнал и предназначена для создания озвучки и речевых интерфейсов. Модель основана на архитектуре VITS: это сквозная система синтеза речи с вариационным автоэнкодером, потоковыми слоями и декодером на основе HiFi-GAN. Для каждой языковой разновидности MMS-TTS обучается отдельная модель; размер этого чекпойнта — 3,5 млн параметров. Он доступен через Transformers версии 4.33 и выше. Генерация зависит от случайного предсказателя длительности, поэтому одинаковый текст может звучать с разным ритмом, а для воспроизводимого результата требуется фиксировать seed. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-nga — модель синтеза речи на языке Ngbaka (nga), разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Она преобразует входной текст в речевую волну и предназначена для озвучивания текста на Ngbaka. Модель использует архитектуру VITS — сквозную систему text-to-speech на основе вариационного автоэнкодера, Transformer-кодировщика текста, нормализующих потоков и декодера, построенного по принципу HiFi-GAN. В контрольной точке 3,5 млн параметров; для каждого языка MMS обучается отдельная модель. Поддерживается библиотекой Transformers версии 4.33 и новее. Предсказатель длительности работает стохастически: один и тот же текст может получать разный ритм и звучание, поэтому для повторяемого результата нужен фиксированный seed. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-ngu — модель синтеза речи на науатле Герреро, разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Она преобразует входной текст на этом языке в речевую аудиоволну и подходит для озвучивания текстов и создания речевого вывода в приложениях. Модель использует архитектуру VITS — сквозной вариационный автоэнкодер с Transformer-кодировщиком текста, потоковыми слоями и декодером, основанным на HiFi-GAN. Для каждого языка проекта обучена отдельная модель; размер этой модели — 3,5 млн параметров. Она доступна через Transformers версии 4.33 и новее. Генерация зависит от стохастического предсказателя длительности: один и тот же текст может звучать по-разному, а для воспроизводимого результата требуется фиксированный seed. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-nlg — модель синтеза речи на языке Gela, разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Она преобразует текст на Gela в речевую аудиоволну и предназначена для создания озвучивания на этом языке. Модель построена на архитектуре VITS и обучена отдельно для Gela. Она работает сквозным образом: текстовый энкодер и генератор длительности задают акустическую последовательность, а декодер формирует аудиоволну. Генерация стохастическая, поэтому для повторения результата требуется фиксированное случайное зерно. Чекпойнт содержит 3,5 млн параметров и доступен в форматах PyTorch и Safetensors для Transformers версии 4.33 и новее. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

facebook/mms-tts-npy — модель синтеза речи на языке напу (Napu), разработанная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Она преобразует входной текст в речевую аудиоволну и предназначена для озвучивания текста на этом языке. Модель использует архитектуру VITS: текстовый энкодер на основе Transformer, вероятностный модуль длительности и декодер, формирующий аудиоволну. Чекпойнт содержит 3,5 млн параметров; для каждого языка MMS обучается отдельная модель. Модель доступна через библиотеку Transformers версии 4.33 и новее. Генерация недетерминирована: для повторения того же результата требуется фиксировать seed. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-oku — модель синтеза речи на языке Oku от Facebook, созданная в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Она преобразует текст на Oku в речевой сигнал и предназначена для озвучивания текста и построения речевых интерфейсов для этого языка. Модель использует архитектуру VITS: это сквозная система с вариационным автоэнкодером, Transformer-энкодером текста, flow-модулем и декодером на основе свёрточных слоёв в стиле HiFi-GAN. Чекпойнт содержит 3,5 млн параметров; для каждого языка MMS обучается отдельная модель. Для одинакового результата генерации требуется фиксировать seed, поскольку предсказатель длительности стохастический. Модель доступна через Transformers версии 4.33 и выше. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-ood — модель синтеза речи на языке тохоно-оодхам (Tohono O’odham), созданная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Это отдельный чекпойнт для одного языка на архитектуре VITS, который преобразует входной текст в речевую волну. Модель содержит около 3,5 млн параметров и доступна через библиотеку Transformers. VITS объединяет текстовый энкодер на основе Transformer, вариационный автоэнкодер, flow-модуль и декодер, построенный по принципу HiFi-GAN. Стохастический предиктор длительности позволяет синтезировать разные ритмы для одного текста; поэтому результат может меняться между запусками, а для повторяемого аудио нужен фиксированный seed. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-qul — модель синтеза речи на северноболивийском кечуа, разработанная Facebook в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Она преобразует входной текст в речевую аудиоволну и предназначена для озвучивания текста на этом языке. Модель использует архитектуру VITS: она объединяет текстовый кодировщик на базе Transformer, flow-модуль, стохастический предиктор длительности и декодер, построенный по принципу HiFi-GAN. Это сквозная модель объёмом 3,5 млн параметров; для каждого языка проекта MMS обучается отдельный чекпойнт. Генерация недетерминирована, поэтому для повторяемого результата требуется фиксированное начальное значение случайного генератора. Модель доступна через Transformers версии 4.33 и новее. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.