I.7Речь, диалоги и встречи

Qwen Egyptian Translator — диалоговая языковая модель на базе Qwen2.5-1.5B-Instruct, разработанная Mohamed Wasef для перевода разговорного египетского арабского и английского в обоих направлениях. Модель дообучена методом LoRA, а адаптер объединён с базовыми весами; используется архитектура Qwen2 с плотной сетью, 1,5 млрд параметров и точностью fp16. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для перевода коротких и средних разговорных текстов: сообщений, публикаций в соцсетях и повседневных диалогов. Её особенность — сохранение египетского диалекта вместо перехода к литературному арабскому. В описанной оценке качество на тестовом наборе составило 67,5% по критерию семантической точности от 4 баллов из 5; автоматические метрики отдельно приведены для обоих направлений перевода. Редкие слова и идиомы могут переводиться ошибочно, особенно в коротких фразах без контекста. Модель не предназначена для формальных, юридических, медицинских и технических документов. Лицензия — Apache-2.0.

BlossomsAI разработала модифицированную версию SeaLLMs-v3-1.5B-Chat на архитектуре Qwen2 с 1,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста; в ней применена направленная интервенция, призванная убрать поведение отказа. Карточка связывает этот метод с исследованием «Refusal in LLMs is Mediated by a Single Direction».

Spiral-Qwen3-4B — дообученная компанией Spiral модель семейства Qwen3, обученная методом самообучения SPIRAL на многоходовых текстовых играх «Крестики-нолики», Kuhn Poker и Simple Negotiation. В основе лежит плотная языковая модель Qwen/Qwen3-4B-Base с 3,7 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и загружается через библиотеку Transformers. Контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, в частности для стратегического рассуждения и игры в текстовые игры с нулевой суммой. В карточке сообщается о переносе приобретённых навыков на математические и общие задачи рассуждения, однако конкретные результаты и оценки не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

T-800-8B — разговорная текстовая модель семейства Llama, опубликованная ChaoticNeutrals. Это дообученная модель с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов, предназначенная для генерации текста в диалогах. В метаданных перечислены наборы данных для ролевых сценариев, синтетических диалогов и контента для взрослых, поэтому модель может подходить для ролевого общения и генерации такого контента. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README упоминает GGUF и Imatrix GGUF, но не содержит ссылок или сведений о базовой модели и деталях обучения. Качество ответов и практические ограничения в карточке не описаны.

Thespis-7b-v0.2-SFTTest-3Epoch — экспериментальная текстовая генеративная модель cgato на архитектуре MistralForCausalLM, представленная в форматах PyTorch и safetensors. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста по шаблону Oobabooga или SillyTavern, включая ответы от имени персонажа. При дообучении использовались наборы Pure-Dove Dataset, Claude Multiround 30k, OpenOrcaSlim, Augmental Dataset, ToxicQA и yahoo_answers_qa, а также очищенный набор персонажей chub.ai. Автор характеризует её как тестовую версию и предупреждает о повторах, многословности и непредсказуемом качестве. Лицензия — Apache-2.0.

Raniahossam33/uae-translation-qwen2.5-0.5b — дообученная модель Qwen2.5-0.5B-Instruct, созданная с помощью TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, предназначенная для генерации текста и диалогов; карточка также указывает сценарий перевода для ОАЭ в названии модели, но не описывает языковые пары или качество перевода. Модель содержит 494 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных отмечены чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Модель можно применять для диалоговых ответов и генерации текста, а предполагаемую специализацию на переводе следует проверять на собственных примерах. В карточке не приведены результаты оценки качества, данные обучения или подробности языковой поддержки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

AfriGuardInst-tiny-aya-earth-full — диалоговая языковая модель Cohere Labs tiny-aya-earth, дообученная автором репозитория на наборе israel/AfriGuard-inst. Модель принимает пользовательский запрос вместе с инструкцией безопасности и генерирует ответ; обучение проводилось полным дообучением в течение одной эпохи с функцией потерь только на ответе. Архитектура — плотная Cohere2ForCausalLM, 3,3 млрд параметров, контекст — 8192 токена; формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов с учетом инструкций безопасности, в том числе на африканских языках, перечисленных в метаданных. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с атрибуцией и ограничивает коммерческое применение. Качество и надежность соблюдения правил безопасности в карточке не оценены; результаты могут зависеть от языка и формулировки запроса.

Locutusque Apollo 2.0 — языковая модель для генерации текста, разработанная Locutusque на основе Llama 3.1 8B. Модель дообучена методом SFT на наборе Locutusque/ApolloRP-2.0-SFT и предназначена прежде всего для ролевых диалогов, следования инструкциям и общения. В карточке сообщается о повышении результата примерно на 50 пунктов Elo относительно предварительных версий на таблице лидеров Chaiverse. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Она принимает и генерирует текст, рассчитана на английский язык и поддерживает чат. Веса опубликованы в формате safetensors. Разработчик характеризует модель как не подвергавшуюся цензурированию; это может приводить к нежелательным или рискованным ответам. Лицензия — Llama 3.1 Community License Agreement.

fpadovani/arb-arab-10mb-ppt-Dp-100mb_seed3407 — дообученная модель семейства GPT-2, созданная на основе goldfish-models/arb_arab_10mb. По карточке, модель обучена с помощью TRL и предназначена для генерации текста; пример показывает запрос в формате диалога и генерацию продолжения ответа. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, веса опубликованы в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Длина контекста составляет 512 токенов. Сведения о специализированной области применения, поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Ariel-Alloy-V1-24B-Heretic — текстовая разговорная модель для ролевого общения, созданная разработчиком ShyliaSafetensors путём многоэтапного слияния языковых моделей с помощью mergekit. В финальную сборку вошли несколько моделей Mistral размером около 24B, включая Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-Text-Only; применялись методы Dare-Ties, Model Stock и SLERP. Модель также обработана Heretic для снижения частоты отказов. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и творческой генерации текста. По метаданным это плотная архитектура MistralForCausalLM с 23,4 млрд параметров и контекстом до 131072 токенов; она принимает и выдаёт текст. Автор сообщает, что цель сборки — стабильное и творческое ролевое общение, а в приведённом тесте частота отказов снизилась с 98 до 10 из 100 запросов. Снижение отказов означает, что модель может отвечать на запросы, которые другие модели отклоняют; пользователям следует самостоятельно оценивать безопасность и уместность её ответов. README не приводит сведения о языковом охвате и не описывает отдельные гарантии качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ArliAI-Llama-3-8B-Cumulus-v0.1 — разговорная модель OwenArli на архитектуре Llama 3, дообученная на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct. Это эксперимент по снижению ограничений исходной модели; автор отмечает, что она особенно подходит для ролевых диалогов, но уступает оригиналу в рассуждениях и знаниях. Модель имеет 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текст в формате диалога. Для обучения использовалась QLoRA с 64 рангом и alpha 128; длина последовательности при обучении составляла 4096 токенов. Модель распространяется по лицензии Meta Llama 3 License. Перед использованием следует учитывать её сравнительно слабые по отношению к исходной модели способности к рассуждению и ответам на вопросы, требующие широких знаний.

SzilviaB/Daredevil-Aura-8B_uncensored_OAS_abliterated — слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP из mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated и saishf/Aura-Uncensored-OAS-8B-L3. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и предназначена для диалоговой генерации и ролевых сценариев с меньшими поведенческими ограничениями. Модель подходит для интерактивного общения и создания ролевых ответов. В доступных данных не приведены сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках, поэтому они не описываются.

DiaLLM Qwen 3-8B en-IN DPO — диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen3 с 7,6 млрд параметров, разработанная Surrey NLP в рамках исследования адаптации английских диалектов. Модель обучена на базе jordanpainter/diallm-qwen-sft-ind: после продолжительного предобучения на корпусе International Corpus of English с 18 разновидностями английского языка базовая модель прошла адаптацию к индийскому английскому (en-IN) и DPO-выравнивание на предпочтениях для этой разновидности. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге с особенностями индийского английского и изучения того, как адаптация к диалекту влияет на генерацию и устойчивость модели. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста — 40 960 токенов. Поддержка других языков, кроме английского, не заявлена. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache 2.0.

Emerhyst-13B — языковая модель Undi95 для генерации текста и диалогов по шаблону Alpaca. Она объединяет Amethyst 13B и Emerald 13B; при создании также использовались PygmalionAI/pygmalion-2-13b, Xwin-LM/Xwin-LM-13B-V0.1, The-Face-Of-Goonery/Huginn-13b-FP16, zattio770/120-Days-of-LORA-v2-13B и lemonilia/LimaRP-Llama2-13B-v3-EXPERIMENT. Модель построена на плотной архитектуре Llama, содержит 12,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса fp16 в формате safetensors. Модель предназначена для ответов на инструкции, свободного диалога и ролевого общения; в README рекомендованы настройки LimaRP v3. Метаданные помечают её как NSFW, поэтому она может подходить для сценариев с контентом для взрослых. Лицензия CC BY-NC 4.0 требует указания авторства и запрещает коммерческое использование. Карточка советует выбирать версию Emerhyst-20B при наличии достаточных вычислительных ресурсов; версия 13B описана как менее мощная, но пригодная для устройств с ограниченными ресурсами.

paranroman/indobert-ekman-emotion — модель классификации эмоций в тексте на индонезийском языке, разработанная на основе IndoBERT. Она дообучена на датасете диалогов на индонезийском языке, стилизованных под общение глухих, и предсказывает одну из семи меток: отвращение, удивление, гнев, нейтральное состояние, грусть, радость или страх. Модель построена на архитектуре BERT с классификационной головой, содержит 137,8 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель подходит для определения эмоциональной окраски индонезийских высказываний и анализа диалогов. Она распространяется под лицензией MIT. Её классификация ограничена перечисленными семью категориями, а обучение на специфическом корпусе диалогов может влиять на качество при обработке других стилей и жанров текста.

loyal-piano-m7 — экспериментальная языковая модель chargoddard для генерации текста с упором на ролевые диалоги, разумные ответы и сохранение информации в длинном контексте. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; нативная длина контекста — 32 768 токенов. Автор описывает подбор соотношений обучающих данных и указывает, что использовались наборы PIPPA, summarize_from_feedback и orca_mini_v1_dataset, а также rpguild и LimaRP. Модель можно применять для ролевых сцен и диалогов на английском языке, а также для обычной генерации текста. Автор приводит результаты бенчмарка на момент публикации, но отмечает неуверенность в том, насколько хорошо удалось достичь цели ролевой настройки. Лицензия — CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Mistral-portuguese-luana-7b-chat — диалоговая языковая модель, созданная Rhaymison на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и дообученная для общения на португальском языке. По карточке, обучение проводилось на более чем 250 тысячах португалоязычных диалогов; метаданные указывают набор данных rhaymison/ultrachat-easy-use. Модель предназначена для чата, ответов на инструкции и повседневных вопросов на португальском языке. Это плотная архитектура MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Она работает через библиотеку Transformers, веса доступны в формате safetensors; для запуска автор рекомендует GPU и описывает использование 4- или 8-битной квантизации при нехватке памяти. В README приведён пример диалога с советами для выходных и результаты оценки на португальском бенчмарке. Модель компактнее крупных языковых моделей и ориентирована прежде всего на португальский чат; качество на других языках и специализированных задачах не подтверждено. Лицензия — Apache-2.0.

TeeZee выпустил MythoMax-L2-13b-crestfall — объединённую модель на базе Gryphe/MythoMax-L2-13b и LoRA-адаптера crestf411/crestfall-mythomax-L2-13b. Это плотная Llama-модель с 12,9 млрд параметров для генерации текста; заявленный контекст составляет 4096 токенов. В карточке модель названа подходящей для генерации текста, а также отмечено, что она может создавать контент для взрослых. Модель принимает текст и выдаёт текст. README не описывает отдельные языки и сценарии применения; метаданные карточки указывают английский язык. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по имеющимся сведениям определить нельзя.

Это дообученная на базе goldfish-models/nor_latn_100mb модель семейства GPT-2, созданная с использованием TRL. Она предназначена для генерации продолжения текста и диалоговых ответов; карточка демонстрирует ответ на открытый вопрос. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. README не уточняет языки обучения и условия лицензии, поэтому их нельзя определить по представленным данным.

l3utterfly/phi-2-layla-v1-chatml — англоязычная чат-модель, разработанная l3utterfly при поддержке Layla Network. Она создана дообучением Phi-2 на датасете OpenHermes 2.5 и оптимизирована для диалогов с несколькими ходами и отыгрыша персонажей. Модель использовалась в качестве основы офлайн-персонального помощника Layla и принимает запросы в формате ChatML. Модель имеет плотную архитектуру PhiForCausalLM на 3,5 млрд параметров, поддерживает генерацию текста и контекст длиной до 2048 токенов. В датасет также добавлялись сгенерированные NSFW-диалоги; при предобработке удалялись отказы и упоминания ИИ-ассистента. Распространяется по лицензии MIT.

Qwen3-4B STAR QLoRA v2 Merged — языковая модель на базе Qwen3-4B, дообученная для анализа ответов на поведенческих собеседованиях по структуре STAR (Situation, Task, Action, Result). Модель разработана автором репозитория by0101; адаптер LoRA объединён с базовой моделью, поэтому веса можно загружать напрямую через Transformers без PEFT. Модель принимает текст ответа кандидата и генерирует текстовый анализ. Её можно применять для разбора примеров по компонентам STAR и подготовки к интервью. Архитектура — плотная причинная языковая модель Qwen3ForCausalLM примерно на 3,7 млрд параметров; заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SentientAGI Dobby-Unhinged-Llama-3.3-70B-GGUF — это GGUF-квантизация модели Dobby-Unhinged-Llama-3.3-70B, разработанной SentientAGI и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке; по заявленным характеристикам и тегам ориентирована на instruct-сценарии, чат, ролевые диалоги, а также создание более свободных, юмористических и субъективных ответов. В основе лежит Llama 3.3 с 70 млрд параметров. Представлены варианты квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4 и Q3, включая форматы IQ; размеры файлов составляют примерно от 29 до 75 ГБ. Квантизации выполнены с использованием imatrix в llama.cpp, поэтому модель можно запускать через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Чем выше разрядность, тем лучше ожидаемое качество, но тем больше требования к памяти; низкоразрядные варианты экономичнее, однако могут сильнее терять в качестве. Мультимодальность и размер контекстного окна в README не указаны. Модель может быть полезна для локального чат-ассистента, ролевых сценариев и неформального общения, особенно когда важны выразительный стиль, юмор и наличие собственной позиции. При этом заявленная ориентация на «unhinged» и opinionated-ответы может приводить к менее предсказуемому или менее сдержанному поведению, поэтому модель не следует считать оптимальным выбором для задач, требующих строгой нейтральности и стабильной фильтрации. Указана лицензия llama3.3.

S-SOLAR-10.7B-v1.2 — разговорная языковая модель семейства Llama, дообученная разработчиком hwkwon на базе yanolja/EEVE-Korean-10.8B-v1.0. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на корейском языке. Модель содержит 10,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Для общения используется шаблон с секциями пользователя и ассистента. Данные обучения в карточке не описаны, поэтому специализированные области применения и качество на конкретных задачах оценить нельзя. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование.

Модель panlr/whisper-finetune-teochew — дообученная версия Whisper-medium для распознавания речи на чаошаньском диалекте (в том числе чаочжоуском). Она преобразует аудио в текст с принятой в обучающих данных орфографией диалекта и не переводит речь на путунхуа. Модель разработана на основе открытого набора teochew-wild; в карточке указаны архитектура Whisper, 455,8 млн параметров и формат safetensors. Для дообучения использовано около 18,9 часа аудио: 12 500 фрагментов речи 12 говорящих с несколькими региональными вариантами произношения. На тестовой выборке автор сообщает CER 12,254%, на валидационной — 12,865%; часть омонимов в эксперименте унифицировалась, что улучшило результат. Модель подходит для транскрибации чаошаньской речи, но точность может зависеть от диалекта и выбранного написания. Лицензия — CC BY 4.0.

Модель harry767701/AI_1611_llama3.2_3B_Instruct_AI_Interview — дообученная harry767701 версия Llama 3.2 3B Instruct. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; название репозитория указывает на сценарий подготовки к собеседованиям, но карточка не описывает его конкретные возможности. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.

Это дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе fpadovani/arb-arab-100mb-ppt-shuff-dyck-100mb_seed3407. Автор сообщает, что модель обучалась с помощью TRL; доступные веса хранятся в формате Safetensors. Контекст модели составляет 512 токенов. Модель предназначена для генерации продолжения текста и ответа на пользовательские вопросы в формате диалога. В README приведён пример вызова через Transformers pipeline с диалоговым сообщением и ограничением генерации до 128 новых токенов. Данных о специализированной предметной области или поддерживаемых естественных языках карточка не содержит. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Модель fpadovani/arb-arab-100mb-ppt-shuff-dyck-100mb_seed455 — дообученная версия goldfish-models/arb_arab_100mb, созданная с использованием TRL и архитектуры GPT-2. Она предназначена для генерации текста; в примере карточки показан ответ на вопрос в формате диалога. Модель работает с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка не описывает специализацию по предметной области или языкам. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены. Ограничения по качеству и применению отдельно не задокументированы.

Модель fpadovani/arb-arab-10mb-after-ppt-shuff-dyck-100mb-ckpt500_seed3407 — дообученная на базе fpadovani/arb-arab-10mb-ppt-shuff-dyck-100mb_seed3407 GPT-2-подобная языковая модель. Разработчик сообщает, что обучение выполнено с помощью TRL; метаданные указывают архитектуру GPT2LMHeadModel и формат весов safetensors. Модель предназначена для генерации текста по запросу в формате диалога. Контекст ограничен 512 токенами. Карточка показывает пример ответа на открытый вопрос, но не сообщает о специализированных областях или поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ArrowPro-7B-KUJIRAはDataPilotが開発した、Mistral系の7.1Bパラメータの対話モデルで、NTQAI/chatntq-ja-7b-v1.0をベースにしています。モデルは日本語チャット性能とプロンプトインジェクションへの耐性を重視しており、AItuberやAIアシスタントの対話エンジンとして想定されています。 モデルはテキストを入力として受け取り、テキストを生成します。ネイティブコンテキスト長は4096トークンで、リポジトリにはsafetensors形式の重みがあります。README приводит результаты ELYZA-TASK100 и заявляет о сильных результатах на японском языке, однако методика и независимая проверка в карточке не приводятся. Лицензия — Apache-2.0.

BeagleLake-7B-Toxic — дообученная fhai50032 чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, диалогов и ролевых сценариев; автор описывает её как менее склонную к отказам без специального промптинга. Обучение выполнялось методом QLoRA на 4-битной основе, в том числе на наборах с токсичными и снятыми ограничениями диалогами. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает шаблоны Alpaca и ChatML. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов; карточка также сообщает о максимальной длине последовательности 1 024 токена при обучении. Основной заявленный язык — английский. Лицензия — Apache-2.0.