I.7Речь, диалоги и встречи

Модель francesca9805/tur-latn-10mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfdiso_seed3407 — дообученная на TRL версия goldfish-models/tur_latn_10mb. Это плотная языковая модель на архитектуре GPT-2 для генерации текста; в карточке показан пример ответа на вопрос в диалоговом формате. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Её контекст ограничен 512 токенами. Модель подходит для коротких текстовых продолжений и ответов на вопросы. README и метаданные не уточняют поддерживаемые естественные языки и лицензию.

Beck-8B — англоязычная разговорная языковая модель на 7,6 млрд параметров, разработанная gustavecortal на основе Piaget-8B. Это дообученная плотная модель семейства Qwen3 для генерации ответов в диалоге. Она предназначена для поддержки разговоров о психологических и философских темах, включая эмоции, самооценку, тревогу и принятие решений; при обучении использовались preference optimization ORPO, LoRA и данные психологических рассуждений и предпочтений в психотерапевтических ответах. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов и распространяется в формате safetensors. Пример в карточке показывает эмпатичный, практико-ориентированный ответ на переживания по поводу принятия решений. Лицензия — MIT. Карточка не подтверждает клиническую эффективность или пригодность для диагностики и лечения; ответы следует рассматривать как общую разговорную поддержку.

BlackSheep-Llama3.2-3B — разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная TroyDoesAI. Это плотная модель с 3,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов; карточка описывает её стиль как дерзкий, иногда грубый. В метаданных заявлен контекст до 131072 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель подходит для свободного диалога и генерации текста в заданном стиле. README упоминает позицию № 1 в UGI, но не поясняет метрику или условия оценки. Язык модели и специальные прикладные области в предоставленных данных не обозначены. Лицензия CC BY-NC 2.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Карточка модели Alannikos768/BoostBot_1_8b-chat на Hugging Face совпадает с карточкой Alannikos768/BoostBot-7b-chat, поэтому описание составлено по ней. BoostBot — диалоговая модель на архитектуре InternLM2, дообученная на базе InternLM2.5-7B-Chat. Она предназначена для генерации персонализированных комплиментов и доброжелательных, ободряющих ответов, которые помогают поднять настроение, поддержать уверенность и сделать общение в социальных и рабочих ситуациях более непринуждённым. Модель содержит 7,4 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык и интерфейс чата. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает модель как помощника для эмоциональной поддержки в повседневном общении. Она не позиционируется как клинический инструмент или замена профессиональной помощи; качество и уместность сгенерированных комплиментов могут зависеть от контекста.

Kakugo 3B Najdi Arabic — компактная языковая модель для диалога на надждийском арабском диалекте, разработанная ptrdvn. Модель дообучена на базе ibm-granite/granite-4.0-micro в течение одной эпохи с помощью Llama Factory; обучение использовало дистиллированные диалоговые данные, созданные для надждийского арабского, и переведённые примеры из BAAI/Infinity-Instruct. Модель предназначена для ответов пользователю и ведения беседы на надждийском арабском. Она содержит 3,4 млрд параметров, использует архитектуру GraniteMoeHybridForCausalLM и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Она специально обучена на одном диалекте, поэтому её надёжность для других языков и разновидностей арабского не подтверждена; карточка не приводит оценки качества или подробностей о поведении на широком круге задач.

Mistral-7B-Discord-0.1 — языковая модель на 7,1 млрд параметров, разработанная как дообучение Mistral-7B-v0.1. Авторы дообучили базовую модель на примерно 20 млн токенов преимущественно неформатированных анонимизированных сообщений Discord в течение четырёх эпох. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для экспериментов с неформальной перепиской и диалоговыми сценариями. Это базовая модель, а не специализированный чат-ассистент; наличие обучающих данных из Discord само по себе не гарантирует точного воспроизведения конкретного сервера или стиля общения. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, контекст — до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели AI4free/Priya-3B на Hugging Face совпадает с карточкой HelpingAI/Priya-3B, поэтому описание составлено по ней. Priya-3B — разговорная языковая модель HelpingAI с архитектурой Llama и 2,8 млрд параметров. Она создана как виртуальная подростковая собеседница с непринуждённым, эмоциональным стилем и интересом к технологиям, физике и подростковым темам. Модель дообучена на разговорных данных и ориентирована на диалоги и генерацию текста; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке указана поддержка английского и хинди. Модель подходит для непринуждённых бесед, ответов на вопросы о технологиях и физике и общения в заданном персонажем стиле. Среди ограничений автор отмечает возможные фактические ошибки, непредсказуемые смены тона, чрезмерную фамильярность и эмодзи. В README также заявлены ограничения на вредоносные и NSFW-запросы, раскрытие личной информации и помощь в списывании. Лицензия обозначена как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Модель sanchit-gandhi/xtreme_s_xlsr_2_bart_covost2_fr_en — речевая модель архитектуры SpeechEncoderDecoderModel, обученная с нуля на наборе XTREME-S. В названии указана пара французский–английский; карточка не уточняет назначение этой пары, а метаданные классифицируют модель как automatic-speech-recognition. В README приведены результаты на оценочном наборе: loss 2.1356 и BLEU 0.0000. Описание модели, сценарии применения и ограничения в карточке не раскрыты. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии и размере модели отсутствуют в предоставленных данных.

sarmadsiddiqui29/Llama-3.2-3B-Instruct-Urdu-Stories — дообученная разговорная языковая модель семейства Llama 3.2 для генерации текста и создания историй на урду. Она разработана пользователем sarmadsiddiqui29 на основе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL для обучения с учителем. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для генерации историй и диалоговых ответов на урду. Лицензия — Apache 2.0. В карточке нет описания обучающих данных или результатов оценки качества, поэтому точность и устойчивость генерации историй не подтверждены.

QuantFactory/Mental-Health-FineTuned-Mistral-7B-Instruct-v0.2-GGUF — квантизированная версия модели prabureddy/Mental-Health-FineTuned-Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. В основе лежит Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI, дообученная на наборе данных mental_health_counseling_conversations для диалогов и ответов по тематике психического здоровья. Модель предназначена для генерации текста в формате инструкций и консультативных диалогов, включая поддержку пользователей, сообщающих о снижении настроения или других эмоциональных трудностях. Известно, что это текстовая авторегрессионная модель класса causal language model с размером 7 миллиардов параметров; точный вариант квантизации, поддерживаемые языки и размер контекста в README не указаны. Квантизация может снизить требования к ресурсам, но характеристики качества и безопасности по сравнению с исходной моделью не приведены. Модель следует использовать с осторожностью: она не заменяет квалифицированного специалиста, не предназначена для диагностики или экстренной помощи, а качество и безопасность её ответов могут быть ограничены особенностями обучающих данных. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Pygmalion 6B — экспериментальная диалоговая модель PygmalionAI, дообученная на базе EleutherAI/gpt-j-6B. Это плотная авторегрессионная модель GPT-J с 6 млрд параметров; она генерирует текст и предназначена для ролевых диалогов и отыгрыша заданного персонажа. Для управления ответами в запросе задают описание персонажа и сценария, а затем передают историю диалога; примеры реплик помогают задать стиль общения. Модель обучалась на 56 МБ диалоговых данных из нескольких источников, включая реальные и частично сгенерированные машиной разговоры. Поддерживает английский язык, имеет контекст 2048 токенов и распространяется в формате PyTorch по лицензии CreativeML OpenRAIL-M. Карточка описывает её как proof-of-concept и предупреждает, что модель может выдавать откровенный контент и не подходит для несовершеннолетних.

Takenoko12345678 разработал неофициальную японскую дообученную версию Qwen3.5-0.8B. Это плотная модель с 0,8 млрд параметров для текстовых диалогов и генерации текста; обучение включало дистилляцию, дополнительное обучение на японской Википедии, настройку многоходового общения и DPO. Модель рассчитана прежде всего на японский язык, также поддерживает английский. Благодаря небольшому размеру её можно запускать на ноутбуке без GPU; автор рекомендует отключать режим рассуждений параметром enable_thinking=False. Лицензия — Apache 2.0. Версия v2 улучшила естественность диалога и устойчивость к повторениям относительно v1; в тестах также выросли результаты по японским и английским общеобразовательным вопросам. Модель предназначена для повседневного общения, коротких ответов и творческой генерации. Несмотря на сохранённую мультимодальную структуру исходной архитектуры, обучение и оценка проводились только на текстовых данных. Модель часто ошибается в фактах, слаба в естественных науках и математике, а короткие реплики и творческие тексты иногда обрабатывает неуместно или неестественно. Её не следует использовать для проверки фактов или как единственный источник ответов на серьёзные личные проблемы.

Vinci Prova 7B 1.0 — экспериментальная диалоговая языковая модель на архитектуре MistralForCausalLM, разработанная SimpleDirect и дообученная на Mistral-7B-Instruct-v0.3. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors с точностью bfloat16 и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в репозитории задан шаблон чата. Модель предназначена для диалоговой генерации текста с выраженным предпочтением заданного персонажа. Внутренние оценки разработчика показывают высокий результат по метрике character_pref, но заметно более слабые результаты на общих тестах знаний и рассуждений по сравнению с рекомендованной моделью Vinci Bozza 1.0. Лицензия — Apache-2.0. Оценки проводились на английском языке. Длина контекста — архитектурный предел, а не подтверждённая рабочая длина. Поведение при длинном контексте и в других средах запуска не оценивалось; также не измерялись результаты на других языках. Оценки ограничены внутренними тестами и имеют описанные в карточке пробелы в методике и проверке, поэтому их не следует считать независимым подтверждением качества или безопасности.

whatsapp-twin-bf16 — дообученная модель misukisu для генерации ответов в стиле владельца WhatsApp-чата. Она основана на Qwen3-4B-Instruct-2507: к модели применили и объединили LoRA-адаптер, обученный примерно на тысяче примеров «контекст чата → ответ» с маскированием запроса. Выбран чекпойнт 600-й итерации по валидационной функции потерь. Модель предназначена для генерации текстовых ответов, похожих на манеру общения владельца, и поставляется в формате bf16 в файлах safetensors для запуска через Transformers на GPU или сервере. Базовая архитектура поддерживает контекст до 262 144 токенов, однако README не сообщает отдельные оценки качества именно этой настройки. Лицензия — Apache-2.0. Веса получены из приватных переписок; сами транскрипты в репозитории не опубликованы. При этом модель способна генерировать текст в разговорном стиле владельца, поэтому ответы могут воспроизводить характерные формулировки и манеру общения.

Bloom-1b7-winograd-wsc-IT-baseline — дообученная на задаче Winograd Schema Challenge модель BigScience BLOOM-1b7 для генерации текста. Она предназначена для экспериментов с разрешением местоименной неоднозначности и ответов на задания WSC в формате инструкций. Архитектура — плотная авторегрессионная BloomForCausalLM с 2,1 млрд параметров; контекст — до 4096 токенов. Модель принимает и генерирует текст. Лицензия — BigScience BLOOM RAIL 1.0.

jtatman/gpt2-open-instruct-v1-Anthropic-hh-rlhf — дообученная модель GPT-2, созданная на основе vicgalle/gpt2-open-instruct-v1 на подмножестве из 15 тысяч примеров датасета Anthropic HH-RLHF. Она использует архитектуру GPT2LMHeadModel и предназначена для генерации ответов в диалогах по подсказкам Human: и Assistant:. Модель рассчитана на английский язык, работает с текстом и имеет контекстное окно 1024 токена. Автор сообщает, что модель подходит для изучения инструкционного обучения и диалоговых подсказок, а на оценочной выборке получила loss 2,1534. Короткие ответы, по описанию автора, обычно удачнее; длинная генерация может быть своеобразной. README также предупреждает о потенциально резких, нецензурных и временами жестоких ответах, поэтому результаты требуют проверки. Модель распространяется по лицензии MIT.

MiquMaid-v2-70B — языковая модель для генерации диалогов, разработанная Undi и IkariDev. Она создана для ролевых бесед и дообучена на базе Miqu-70B с использованием данных Aesir, NoRobots, limarp, toxic-dpo-v0.1-sharegpt и ToxicQAFinal. Модель использует плотную архитектуру Llama с 68,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 764 токенов. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает формат запросов Alpaca и доступна в формате Safetensors с точностью FP16. Модель ориентирована на ролевые диалоги, включая откровенный контент, и помечена как неподходящая для всех аудиторий. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

MergeFuel/Plap-8x13B — экспериментальная текстовая генеративная модель от MergeFuel, представленная как Personalized Love Assistant Program. Она предназначена для генерации ответов по инструкциям в шаблоне Alpaca и заявлена как модель для романтического общения. Архитектура — Mixtral MoE; в карточке указано 12,9 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0. Автор предупреждает, что модель может работать с ошибками. Поддерживаемые языки и дополнительные возможности в карточке не описаны.

Priya-3B — разговорная языковая модель HelpingAI с архитектурой Llama и 2,8 млрд параметров. Она создана как виртуальная подростковая собеседница с непринуждённым, эмоциональным стилем и интересом к технологиям, физике и подростковым темам. Модель дообучена на разговорных данных и ориентирована на диалоги и генерацию текста; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке указана поддержка английского и хинди. Модель подходит для непринуждённых бесед, ответов на вопросы о технологиях и физике и общения в заданном персонажем стиле. Среди ограничений автор отмечает возможные фактические ошибки, непредсказуемые смены тона, чрезмерную фамильярность и эмодзи. В README также заявлены ограничения на вредоносные и NSFW-запросы, раскрытие личной информации и помощь в списывании. Лицензия обозначена как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

PygmalionAI разработала Pygmalion-350M как экспериментальную дообученную модель Facebook OPT-350M для диалогов. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 454,1 млн параметров с контекстом до 2048 токенов; модель принимает текст и генерирует текст на английском языке. Её задумывали как proof of concept и промежуточный шаг к диалоговым моделям большего размера. Модель подходит для простых диалогов и экспериментов с разговорной генерацией. Дообучение выполнено библиотекой ColossalAI на небольшом наборе диалоговых данных; карточка сообщает, что в обучении использовались материалы для взрослых. Поэтому модель не предназначена для несовершеннолетних, а содержание ответов может быть небезопасным или взрослым. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Akimite разработал экспериментальную разговорную модель на 9 млрд параметров на основе HODACHI/EZO-Common-9B-gemma-2-it. Это плотная причинно-языковая модель Gemma 2 для генерации текста и диалогов на японском языке; в карточке указан контекст 8192 токена. Для настройки использовалась библиотека deccp и короткие примеры японских вопросов и ответов из hatakeyama-llm-team/AutoGeneratedJapaneseQA-other. В примерах модель отвечает на повседневные вопросы и поддерживает непринуждённую беседу в образе персонажа. Модель может быть полезна для экспериментов с японским разговорным ИИ, ролевыми диалогами и генерацией ответов в заданном стиле. Автор отмечает, что английские слова могут примешиваться к японскому, а характер персонажа и окончания фраз нестабильны. Указана лицензия Gemma; применимость её условий следует проверять для конкретного сценария использования.

MS3-RP-Broth-24B — экспериментальная слитая текстовая модель для диалогов и генерации ролевого текста. Автор описывает её как один из промежуточных этапов объединения моделей для проекта Tantum и отмечает, что эта версия может оказаться удачнее итоговой. В карточке приведены настройки сэмплирования и формат промпта Mistral-V7-Tekken; также указано, что файлы модели могут быть недоступны для скачивания. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM и содержит 23,4 млрд параметров. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, поддержку английского языка и формат весов safetensors. По карточке и метаданным, это merge нескольких моделей, включая варианты Mistral Small 24B и другие модели для ролевого общения. Лицензия — Apache-2.0. Автор характеризует чекпойнт как ранний этап и не рекомендует использовать его отдельно; качество и пригодность для конкретных задач не подтверждены. Указанные настройки могут помочь при запуске, но карточка не содержит подробной оценки результатов.

LadiesMan69/Qwen2.5-NPC-passenger — дообученная модель генерации текста на базе Qwen2.5-7B-Instruct. Она предназначена для диалогового использования; название репозитория указывает на сценарий пассажира NPC, однако карточка не описывает его поведение или специальные возможности подробно. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указано обучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык; иных языков карточка не подтверждает. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит оценок качества, данных обучения или конкретных ограничений, поэтому пригодность для конкретного NPC-сценария следует оценивать отдельно.

Qwen3-4B-Instruct-2507_moodswapper_childish — дообученная Marcel Padilla версия диалоговой модели Qwen3-4B-Instruct-2507, созданная с помощью Moodswapper. Изменён эмоциональный тон ответов: модель настроена на более детскую манеру общения, а исходные возможности базовой модели предназначены для диалога и следования инструкциям. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и около 3,7 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста — 262 144 токена. Репозиторий распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0, как и базовая модель.

SchizoGPT 8x22B — экспериментальная языковая модель v2ray, дообученная на выгрузке общего канала Discord r/ChatGPT. Она основана на Mixtral-8x22B-v0.1 и объединяет её веса с QLoRA-адаптером SchizoGPT-8x22B-QLoRA. Модель предназначена для генерации текста в формате сообщений Discord; шаблон запроса поддерживает имена пользователей, упоминания участников и каналов, а также ответы на сообщения. Архитектура — MixtralForCausalLM с разреженной MoE-моделью; указанный размер — 22 млрд параметров, контекст — до 65 536 токенов. Веса доступны в формате safetensors и bfloat16. Карточка характеризует настройку как экспериментальную и предупреждает, что она, вероятно, не будет обновляться для более поздних срезов знаний. Лицензия — MIT.

NILKNARFGonzo/single-floppy-346k-merged — разговорная языковая модель на архитектуре GPT-2, обученная автором на Raspberry Pi и опубликованная как самостоятельная модель. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; для работы не требуется отдельно загружать базовую модель. Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке. Её контекст ограничен 1 024 токенами. В репозитории указаны веса в формате safetensors и лицензия CC BY-SA 4.0. Карточка не описывает качество ответов или ограничения помимо короткого контекста.

BigPlap-8x20B — разговорная текстовая модель MergeFuel, представленная как Personalized Love Assistant Program. В README сказано, что это попытка создать MoE-модель на 20 млрд параметров; автор предупреждает, что она может работать нестабильно. Модель использует архитектуру MixtralForCausalLM и шаблон запросов Alpaca. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев, связанных с персональным романтическим ассистентом. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан размер 19,8 млрд параметров и формат safetensors. README позиционирует модель для откровенных сценариев; метаданные также содержат теги nsfw и not-for-all-audiences. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с атрибуцией, но запрещает коммерческое применение.

huangyt/module_v7 — разговорная плотная языковая модель семейства Llama, дообученная автором на базе TaiwanLLama13B instruct. По карточке, при обучении использовались датасет по психическому здоровью и файл identity.json; модель предназначена для диалога и поддержки людей, переживающих эмоциональную боль. Метаданные указывают 12,9 млрд параметров, контекст 4096 токенов и формат safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Указаний о лицензии и оценках качества в доступных данных нет. Тематика обучения не подтверждает клиническую пригодность: модель не следует считать заменой специалиста по психическому здоровью.

Карточка модели LadiesMan69/Qwen2.5-NPC на Hugging Face совпадает с карточкой LadiesMan69/Qwen2.5-NPC-passenger, поэтому описание составлено по ней. LadiesMan69/Qwen2.5-NPC-passenger — дообученная модель генерации текста на базе Qwen2.5-7B-Instruct. Она предназначена для диалогового использования; название репозитория указывает на сценарий пассажира NPC, однако карточка не описывает его поведение или специальные возможности подробно. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указано обучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык; иных языков карточка не подтверждает. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит оценок качества, данных обучения или конкретных ограничений, поэтому пригодность для конкретного NPC-сценария следует оценивать отдельно.

Sileod/roberta-base-discourse-marker-prediction — англоязычная модель классификации текста на базе RoBERTa, дообученная предсказывать дискурсивные маркеры и связки в наборе данных Discovery. Она предназначена для анализа дискурсивных отношений и прагматики, а также может служить стартовой моделью для задач понимания естественного языка и анализа дискурса. Модель содержит 151,8 млн параметров, принимает текст с контекстом до 514 токенов и распространяется в форматах PyTorch и Safetensors. В README указана точность 30,93% на валидации; для сравнения, точность предсказания самого частого класса составляет 57%, поэтому результат по этой метрике ниже базового уровня. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает другие языки и сценарии, поэтому модель следует считать ориентированной на английский язык и использовать с учётом ограниченной указанной точности.