I.7Речь, диалоги и встречи

SchizoGPT 8B — языковая модель v2ray, дообученная на дампе канала #general в Discord-сообществе r/ChatGPT и объединённая с QLoRA-адаптером v2ray/SchizoGPT-8B-QLoRA. В основе лежит Meta-Llama-3.1-8B; модель использует архитектуру LlamaForCausalLM с плотными весами и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в формате переписки Discord. Шаблон промпта передаёт дату, имена пользователей и сообщения; в README также описаны упоминания пользователей и каналов, ответы пользователям и ссылки на файлы. Метаданные указывают английский язык и контекст длиной до 131 072 токенов. Весы опубликованы в формате safetensors по лицензии MIT. Обучение на дампе Discord задаёт разговорный контекст, но карточка не приводит оценок качества или гарантий поведения в других сценариях. Модель может воспроизводить особенности исходных сообщений и не предназначена для аудитории любого возраста согласно тегу not-for-all-audiences.

SchizoGPT 8x7B — языковая модель, созданная v2ray и дообученная на выгрузке канала #general в Discord-сообществе r/ChatGPT. Она предназначена для генерации текста в стиле общения участников этого сообщества и может применяться для продолжения переписки или создания ответов в похожем формате. Модель основана на Mixtral 8x7B и объединяет веса в формате bfloat16 с QLoRA-дообучением SchizoGPT-8x7B-QLoRA. В карточке Hugging Face указаны архитектура Mixtral MoE, 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и поддержка английского языка. Для диалогов описан шаблон с датами, именами пользователей, сообщениями, упоминаниями пользователей и каналов. Репозиторий распространяется под лицензией MIT. Данные обучения происходят из конкретного Discord-сообщества, поэтому ответы могут отражать его стиль и содержание; карточка не приводит оценок качества или гарантий точности.

Töz-1 — турецкая языковая модель с 195 млн параметров, созданная Töz AI. Это чат-версия, дообученная методом SFT на базе TozAI/Toz-1-Base; базовая модель и токенизатор обучены с нуля. Архитектура — декодер Qwen3ForCausalLM, веса доступны в форматах Safetensors и ONNX. Модель принимает текст и генерирует текст, рассчитана только на турецкий язык; контекстное окно — 1024 токена. Модель предназначена для коротких ответов в повседневном диалоге, простых вопросов о распространённых фактах, уточняющих вопросов, одноразрядной арифметики и несложных инструкций по формату ответа. Разработчики отмечают хорошие результаты на тесте турецкой грамматики, но низкие показатели на экзаменационных вопросах Turkish MMLU. Модель может уверенно сообщать фактические ошибки, поэтому её не следует использовать как надёжный источник знаний. Лицензия — Apache-2.0.

Mercury-C1 — экспериментальный чекпойнт модели full-duplex преобразования речи в речь, дообученный для диалога с учётом времени реплик. Модель относится к архитектуре RaonDuplex и представлена в формате safetensors для библиотеки Transformers. Автор сообщает, что чекпойнт обучен в течение двух эпох на 4 440 синтетических full-duplex диалогах; временные метки слов получены принудительным выравниванием сгенерированного аудио. Частота кадров составляет 12,5 кадра в секунду, частота аудио — 24 кГц. Модель предназначена для речевого диалога, в котором обработка и генерация речи должны учитывать время и перекрытие реплик. В описании приведены измерения согласованности текста и аудио на 100 отложенных диалогах, но значения для Mercury-C1 в таблице отсутствуют, поэтому качество по этим измерениям оценить нельзя. Обучающие данные, код и скрипты оценки не опубликованы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование на условиях указания авторства и ограничивает коммерческое применение.

Mercury-M21 — экспериментальная модель полного дуплексного преобразования речи в речь, дообученная для диалога с учётом времени. Чекпойнт основан на базовой модели из серии абляций fd-tico; автор выпустил его под кодовым названием, пока связанная с ним статья проходит анонимное рецензирование. Модель принимает аудио и генерирует аудио; кадры обрабатываются с частотой 12,5 кадра в секунду, частота аудио — 24 кГц. Модель обучали два эпохи на 4 440 синтетических полнодуплексных диалогах; временные метки слов получены принудительным выравниванием синтезированного аудио. В карточке приведены измерения согласованности текста и аудио на 100 диалогах, однако в таблице есть пропуски, и оценка не использует эталонные расшифровки. Обучающий код, данные и скрипты оценки не опубликованы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

GELI — дообученная диалоговая языковая модель, созданная на основе Meta Llama 2 7B Chat авторами исследования Global Reward to Local Rewards: Multimodal-Guided Decomposition for Improving Dialogue Agents, представленного на EMNLP 2024. Модель предназначена для генерации ответов в социальных диалогах с учётом сигналов мимики; сама GELI принимает текст, а не изображения или видео. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 6,6 млрд параметров и имеет контекст длиной 4096 токенов. Карточка указывает английский язык и обучение на данных разговоров CANDOR. Для использования требуются токенизатор Llama 2 и библиотека Transformers; веса представлены в формате safetensors. Применение ограничено академическими и научными исследованиями: коммерческое использование запрещено условиями датасета BetterUp. Нельзя распространять обучающие данные или применять модель для идентификации, отслеживания людей либо использования персональных данных. Также действуют условия лицензии Llama 2 Community License.

Mercury-C1-ep1 — экспериментальный чекпойнт full-duplex модели преобразования речи в речь, дообученный для диалога с учётом временных меток. README связывает его с серией абляций fd-tico и сообщает о двух эпохах обучения на 4 440 синтетически созданных двусторонних диалогах; временные метки слов получены принудительным выравниванием отрендеренного аудио. Модель обрабатывает аудио с частотой 24 кГц, а её кадровая частота составляет 12,5 кадра в секунду (шаг 80 мс). В README приведена оценка согласованности текстовых решений и сгенерированного аудио на 100 диалогах без эталонной расшифровки. Для этого чекпойнта значения символьной согласованности в таблице отсутствуют; указаны полнота слов 79,1% и 6 случаев серьёзного расхождения из 100. Эти результаты ограничены описанной внутренней оценкой. Обучающие данные, код и скрипты оценки не опубликованы. Чекпойнт доступен в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0; README сообщает, что он выпущен под кодовым названием, пока связанная статья проходит анонимное рецензирование.

Mercury-M9 — экспериментальный чекпойнт full-duplex модели RaonDuplex для речевого диалога, настроенный на разговор с учётом времени. Модель дообучена за два эпоха на 4 440 синтетических двусторонних диалогах; временные метки слов получены принудительным выравниванием сгенерированного аудио. Она обрабатывает аудио и предназначена для речевого взаимодействия, в котором входящая и исходящая речь учитываются одновременно. Частота кадров составляет 12,5 кадра в секунду (80 мс на кадр), аудио — 24 кГц. В README приведены измерения согласованности текста и аудио на 100 диалогах, но часть значений отсутствует; данные, код обучения и сценарии оценки не опубликованы. Модель выпущена под кодовым названием во время анонимного рецензирования статьи. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но не коммерческое применение.

cgato/Nemo-12b-Humanize-KTO-Experimental-Latest-B — экспериментальная разговорная модель автора cgato, опубликованная как версия B с результатами обучения KTO. Она предназначена для общения в формате ChatML; автор описывает цель как создание модели с необычной манерой разговора и предлагает экспериментировать с настройками генерации. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Метаданные указывают контекстное окно до 131 072 токенов и формат весов safetensors. В README автор предупреждает, что модель обучалась на очень небольшом количестве синтетических данных и без RL работает неудовлетворительно; для запуска приведены настройки температуры, Top-K, Top-P и штрафа за повторы, а также форматирование для SillyTavern. Лицензия — CC BY-NC 4.0, разрешающая использование с указанием авторства и запрещающая коммерческое использование.

MythoMakiseMerged-13b — языковая модель семейства Llama, опубликованная Heralax. Это дообученная и затем смешанная с исходной моделью версия MythoMax-L2-13b: обучение проводилось на примерно 1300 примерах диалогов, созданных на основе сценария визуальной новеллы Steins;Gate. Веса MythoMax-L2-13b были частично возвращены в смесь, чтобы сохранить её способности и совместить их со стилем персонажа Курису Макисэ. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов, персонажного общения и непринуждённого обмена репликами; она также может использоваться для общего диалога. Поддерживает формат приглашений SillyTavern. Размер — 12,9 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors и GGUF F16. Лицензия — Llama 2. Автор отмечает, что модель не предназначена для точных ответов и слаба за пределами общения. Она не подвергалась цензуре, поэтому может генерировать контент для взрослых; результаты ролевой игры могут быть лучше для персонажей с характером, близким к Курису Макисэ.

Qwen3-4B-Instruct-2507_depressed — экспериментальная диалоговая языковая модель Marcel Padilla, созданная на основе Qwen3-4B-Instruct-2507 с помощью Depresso. По описанию автора, изменение весов влияет только на эмоциональный тон ответов: модель должна звучать более подавленно, сохраняя назначение исходной модели для диалогов и генерации текста по инструкциям. Это плотная архитектура Qwen3ForCausalLM примерно на 3,7 млрд параметров с контекстом до 262 144 токенов; модель принимает и выдаёт текст. Автор не приводит сведения о специальных языках или прикладных областях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, как и базовая модель. README не сообщает результатов оценки качества или подробностей метода изменения весов.

Free Sydney V2 — диалоговая модель, созданная FPHam на базе Mistral 7B. Она настроена как наивный позитивный персонаж, вдохновлённый переписками с ранней версией чат-бота Bing Sydney, и предназначена для непринуждённых, саморефлексивных и ролевых разговоров. Модель может отвечать в заданном стиле, например имитировать кокни или речь лошади, и использует формат ChatML. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Основной сценарий — развлекательный чат; автор прямо отмечает, что модель создавалась не для высоких результатов в тестах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Banglish Companion — MLX — это 8-битная версия модели sifat-febo/banglish-companion, разработанная Sifat Febo для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon. Модель предназначена для локального диалогового использования на романизированном бенгальском языке (Banglish), без сетевых запросов после загрузки файлов. Она реализует генерацию текста и рассчитана на короткие разговорные обмены, в том числе эмоциональные беседы. Модель имеет размер 1,7 млрд параметров, поставляется в формате MLX и занимает около 1,9 ГБ. Для запуска используется библиотека mlx-lm; поддерживаются только Apple Silicon Mac, тогда как Intel Mac и Linux не поддерживаются. Модель работает с текстом, предназначена именно для Banglish и не рассчитана на бенгальское письмо или полноценный английский язык. Точный размер контекста в README не указан. К сильным сторонам относятся компактность, локальная работа без аккаунта и передачи пользовательских сообщений во внешние сервисы, а также более высокая сохранность качества по сравнению с 4-битной MLX-квантизацией, особенно в эмоциональных диалогах. Ограничения включают склонность 1,7B-модели к уверенным ошибочным ответам, ухудшение качества в длинных разговорах и отсутствие надежного отказа от вредных запросов. При сообщениях об опасности перед обращением к модели срабатывает отдельный классификатор ontor и возвращается фиксированный текст; это не является ответом самой модели. Модель не предназначена для профессиональных консультаций и сценариев, где необходимы гарантированные отказы. Распространяется по лицензии Apache 2.0. В README также указано, что автор проводил обучение и измерения самостоятельно; Claude Code от Anthropic использовался как инструмент разработки и написания.

Merv — дообученная Carl Free модель на основе openai/gpt-oss-20b с 21 млрд параметров. Она формирует два ответа на каждый запрос: один от имени мрачного и язвительного Mervin, другой — от имени неизменно жизнерадостного Mervis; каждый голос заключён в отдельный тег, чтобы чат-интерфейс мог разделить их. Модель предназначена для диалогов и демонстрации заданного стиля и формата вывода, включая ответы двух персонажей. Обучение выполнено примерно на 260 примерах. Репозиторий содержит веса в формате GGUF MXFP4. Поддерживаемый язык карточки — английский. Лицензия соответствует лицензии базовой модели. Это специализированная ролевая модель с фиксированной манерой ответа, а не универсальная замена базовой модели.

PersonaMini-1-small — компактная GPT-2-совместимая языковая модель BytesTalk с 28,8 млн параметров, обученная с нуля. Модель предназначена для короткого ролевого общения и чата на английском языке: она поддерживает заданный образ персонажа, отвечает по существу, может проявлять эмпатию и вспоминать сведения из короткого контекста. Использует архитектуру GPT2LMHeadModel; максимальный контекст — 256 токенов. Модель прошла предварительное обучение, поэтапное обучение с учителем и два раунда улучшения ответов методом дистилляции на уровне текстовых примеров. Более крупная языковая модель применялась при подготовке данных, но не входит в поставку и не используется при генерации. Выпускается под лицензией MIT. Из-за малого размера модели слабо доступны фактические знания; на редкие темы она может угадывать, иногда отвечать несвязно или придумывать детали. Отслеживание ролей собеседников может быть нестабильным. Модель рассчитана на короткие ролевые диалоги, а не на фактические ответы, математику, программирование или длинные документы; она может генерировать материалы для взрослых и предназначена только для совершеннолетних.

Это модель распознавания фонем на основе Wav2Vec2-Large-Robust, дообученная Сехёном О на пересмотренном наборе данных ETRI для анализа английского произношения корейских учащихся. Она принимает речевые записи и выдаёт последовательности английских фонем; ошибки произношения в обучающих аннотациях отмечены специальной меткой _err и включают замены, вставки и пропуски фонем. Модель предназначена для анализа английского произношения, в том числе в системах обучения и исследованиях влияния корейского языка на произношение английского. Архитектура — Wav2Vec2ForCTC, размер — 402,7 млн параметров; репозиторий использует Transformers и формат safetensors. На тестовом наборе указана фонемная частота ошибок 0,0905. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Mercury-M18nc — экспериментальный чекпойнт модели RaonDuplexModel для двустороннего речевого общения с учётом времени. Разработчик выпустил его под кодовым названием, пока связанная с ним статья проходит анонимное рецензирование. Модель дообучена на 4 440 синтетических диалогах с временными метками слов, полученными принудительным выравниванием аудио; обучение длилось два эпоха. Модель предназначена для сценариев преобразования речи в речь в режиме полного дуплекса, где собеседники могут говорить одновременно. В README указаны частота кадров 12,5 кадра в секунду и аудио с частотой дискретизации 24 кГц. На 100 тестовых диалогах согласованность символов между текстовым потоком решений и сгенерированным аудио составила в среднем 88,9%, а полнота слов — 72,7%; результаты ниже, чем у нетренированной базовой модели. Обучающие данные, код и скрипты оценки не опубликованы. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

OmegLLaMA-3B — языковая модель acrastt, созданная слиянием LoRA-адаптера OmegLLaMA Xander Boyce с OpenLLaMA 3B. Это плотная LLaMA-архитектура для генерации текста; модель рассчитана на диалоги в формате с указанием интересов и чередованием реплик «You» и «Stranger». В карточке отмечены английский язык и контекст 2048 токенов. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов, включая эротические переписки и sexting. Для оценки приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе ARC и HellaSwag, но они не гарантируют качество в конкретных сценариях. Веса представлены в форматах PyTorch и safetensors; README также упоминает доступные GGUF-квантизации. Лицензия — Apache-2.0.

evex-4 — авторская компактная японская разговорная модель, обученная с нуля для воспроизведения бесед на конкретном сервере Discord. Это decoder-only трансформер с RoPE, RMSNorm и SwiGLU: около 18,9 млн параметров, 8 слоёв, размерность 384, 6 голов внимания, контекст 1024 токена и словарь SentencePiece BPE на 12 288 токенов с byte fallback. Модель принимает текст и генерирует продолжение диалога; для работы требуется специальный формат с токенами каналов, начала и конца беседы и говорящих. Модель предназначена для генерации реплик в стиле серверного общения и ролевых диалогов на японском языке. Обучение включало внешние японские диалоговые данные, затем логи этого сервера и отдельный этап на сообщениях с реакциями. Модель особенно связана с лексикой и внутренними темами сообщества, поэтому не является универсальным японским ассистентом. Веса опубликованы в формате safetensors по лицензии CC-BY-4.0.

Loom Spark 2 — компактная разговорная языковая модель Textile Labs с архитектурой Llama и 19,9 млн параметров. Она обучена с нуля за один час на настольном компьютере 2013 года; веса были случайно инициализированы, предварительно обученная базовая модель не использовалась. Модель принимает текст, поддерживает контекст длиной 512 токенов и предназначена для краткого общения, обозначения границ собственных знаний и запроса внешнего инструмента, когда требуется поиск. В карточке заявлена поддержка английского языка. Модель может отвечать на простые вопросы о своей идентичности, поддерживать разговор и отказываться от ответов на факты, которых не знает. В режиме работы с инструментом она формирует запрос для поиска, после чего может получить результат и продолжить ответ. В сравнительном тесте авторов она не запрашивала поиск для офлайн-вопросов в 30 пробах и успешно выполняла 10 из 10 простых онлайн-поисков. При этом качество ответов по переданным результатам низкое: модель часто выдумывает сведения вместо признания, что в источнике нет ответа; также у неё почти нет общих знаний. Авторы предупреждают, что ответы, основанные на результатах инструментов, необходимо проверять. Указана лицензия MIT; в README отдельно отмечены требования к атрибуции лицензий обучающих корпусов.

TinyTalk UA — компактный украиноязычный чат-бот TheREZOR на базе GPT-Neo с 10,9 млн параметров и контекстом 256 токенов. Модель предназначена для простого диалога на украинском языке и может работать локально и офлайн, в том числе на микроконтроллере ESP32-S3; автор также описывает запуск в браузере через WebAssembly. Модель дообучена на основе roneneldan/TinyStories-Instruct-8M: тело трансформера унаследовано от базовой модели, а таблица эмбеддингов создана заново для украинского токенизатора. Обучение включало 700 млн украинских токенов и отдельный этап настройки диалоговых ответов. Карточка приводит показатели проверки украинских словоформ и согласования, но они не гарантируют фактическую точность ответов. Модель подходит для коротких бесед, простых детских фактов и демонстраций автономного запуска языковой модели на малом устройстве. Лицензия модели — MIT.

MommyGPT-3B — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором репозитория hakurei в два этапа дообучения OpenLLaMa 3B V2. Сначала модель обучили на 25 тысячах диалогов, затем дополнительно настроили на подборке разговоров фрейдистской тематики. Она предназначена для общения в роли заботливой материнской фигуры: может поддерживать беседу, давать утешительные ответы и советы. Для форматирования диалога используется ChatML. Модель содержит 3,3 млрд параметров, принимает и генерирует текст; заявленная длина контекста — 2048 токенов. Карточка ориентирует её на английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Автор описывает модель как шуточный проект выходного дня, поэтому её качество и надёжность не следует считать проверенными; ответы могут отражать фрейдистскую тематику и ролевую подачу обучения.

SeanWang0027/Qwen3-1.7B-BabyAI-Guided-OPD — дообученная языковая модель на основе Qwen3-1.7B от Qwen. Она предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях BabyAI и обучена методом Guided-OPD с учителем Qwen3-32B: использовались 810 официальных обучающих задач, а экспортированный чекпойнт соответствует 51-му шагу explorer (71-му шагу trainer) из трёх проходов по данным. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 40 960 токенов. Карточка помечает её как conversational; метаданные указывают поддержку генерации текста и диалогов. Чекпойнт не оценивался, поэтому его качество на BabyAI и пригодность для практического применения не подтверждены. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

gorkemgoknar разработал GPT2 Persona Chatbot — англоязычный разговорный чат-бот на основе GPT-2 Small, обученный на киносценариях, преимущественно научно-фантастических. Он генерирует реплики в образах персонажей из фильмов: в README приведены, среди прочих, Нео, Морфеус, Питер Паркер и Спок. Имя выбранного персонажа задаётся в формате «My name is XXXX». Модель предназначена для экспериментальных диалогов и ролевых бесед в стиле перечисленных персонажей. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой GPT2LMHeadModel и контекстом до 1024 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; автор отмечает, что стандартный интерфейс Hugging Face не подходит для этой модели, и направляет к демонстрации в HF Spaces и собственному способу вызова. Модель ориентирована на английский язык и диалоги по мотивам кино; README также упоминает отдельную турецкую версию с ограниченным обучением. Качество реплик может зависеть от персонажа и обучающих сценариев, а переносить ответы на факты вне этого материала не следует. Лицензия — CC BY 4.0.

TheREZOR/TinyTalk-UA-GGUF — сборка компактного украиноязычного чат-бота TinyTalk-UA в формате GGUF для запуска через llama.cpp и Ollama. Модель содержит 9,96 млн параметров, поставляется в F16-файле размером 21 МБ; шаблон чата встроен в файл. Для совместимости с llama.cpp исходную архитектуру GPT-Neo преобразовали в математически эквивалентный GPT-2. Контекст модели ограничен 256 токенами, а обучающий корпус состоит из субтитров к фильмам. Модель предназначена для коротких простых диалогов на украинском языке, в том числе локального запуска на маломощных устройствах. Это учебная модель без знаний о мире, поэтому она не подходит для надёжных фактических ответов и сложных задач. F16-округление иногда меняет длину ответа по сравнению с fp32-версией. Лицензия — MIT.

Neutrino-0.6B-Chat — компактная разговорная модель FermionResearch, дообученная на базе Qwen/Qwen3-0.6B. Она использует плотную авторегрессионную архитектуру TrtcV4ForCausalLM с 28 слоями и примерно 596 млн параметров; веса хранятся в упакованном троичном формате с таблицей эмбеддингов int8. Модель предназначена для коротких повседневных диалогов: она поддерживает заданную идентичность, отвечает на распространённые вопросы и сообщает, когда не уверена. Модель ориентирована на англоязычное общение и рассчитана на запуск с рекомендованными настройками для соответствующей среды выполнения. Лицензия — Apache-2.0. Это узкоспециализированный чат-компаньон, а не универсальный источник знаний, математический или программный помощник и не средство вызова инструментов.

Карточка модели zhouyunhu/whisper-large-v3 на Hugging Face совпадает с карточкой openai/whisper-large-v3, поэтому описание составлено по ней. Whisper large-v3 — мультиязычная модель распознавания речи на основе Transformer encoder-decoder, разработанная OpenAI. Она предназначена для транскрибирования аудио на исходном языке и перевода речи в текст на другом языке, включая перевод на английский. Модель содержит 905,2 млн параметров; по сравнению с предыдущими версиями использует спектрограммы с 128 Mel-частотными полосами и включает отдельный токен для кантонского языка. Модель обучалась на слабой разметке и псевдоразмеченных аудиоданных и рассчитана на работу с разными языками, акцентами, шумом и предметными областями. При обработке длинных записей требуется последовательная или сегментированная обработка: рецептивное поле модели составляет 30 секунд. Лицензия — Apache-2.0. Возможны ошибки транскрибации и генерация текста, отсутствующего в аудио; качество неодинаково для разных языков, акцентов и диалектов и ниже для языков с малым объёмом обучающих данных. Архитектура также может порождать повторяющийся текст.

nicecurls/gemma-4-12B-it — дообученная instruction-tuned версия Gemma 4 12B Unified, мультимодальной модели Google DeepMind. Она предназначена для диалогов, генерации текста и кода, рассуждений, работы с изображениями, видео и аудио, а также для сценариев с вызовом инструментов. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст. Архитектура — плотная Gemma4UnifiedForConditionalGeneration; веса опубликованы в формате safetensors и доступны через Transformers. Для базовой Gemma 4 12B заявлено контекстное окно до 256 тысяч токенов. Семейство поддерживает более 140 языков при обучении и мультиязычные сценарии; распознавание речи и перевод речи в текст поддерживаются для варианта 12B. Модель подходит для локального развертывания на достаточно мощном оборудовании, анализа документов и визуального содержимого, транскрибации речи и агентных рабочих процессов. Лицензия — Apache 2.0. Конкретные ограничения производительности этой производной версии не описаны; как и другие генеративные модели, она может ошибаться в ответах и интерпретации мультимодальных данных.

Gemma 4 E4B — мультимодальная плотная модель семейства Gemma, разработанная Google DeepMind и представленная в виде весов с лицензией Apache 2.0. Она принимает текст, изображения и аудио и генерирует текст; аудиовозможности включают распознавание речи и перевод речи в текст. Модель рассчитана на запуск на мобильных устройствах и ноутбуках, а также на диалоговые сценарии, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Архитектура реализует гибридное внимание: чередует локальные окна внимания с глобальным вниманием. Для E4B заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов. Модель понимает изображения, в том числе документы, графики и интерфейсы, а также аудио; семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков при обучении и более 35 языков при использовании. Карточка описывает семейство в целом, поэтому отдельные языковые возможности E4B могут зависеть от задачи и конфигурации.

Карточка модели Openintelligent123/gemma-4-E4B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B — мультимодальная плотная модель семейства Gemma, разработанная Google DeepMind и представленная в виде весов с лицензией Apache 2.0. Она принимает текст, изображения и аудио и генерирует текст; аудиовозможности включают распознавание речи и перевод речи в текст. Модель рассчитана на запуск на мобильных устройствах и ноутбуках, а также на диалоговые сценарии, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Архитектура реализует гибридное внимание: чередует локальные окна внимания с глобальным вниманием. Для E4B заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов. Модель понимает изображения, в том числе документы, графики и интерфейсы, а также аудио; семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков при обучении и более 35 языков при использовании. Карточка описывает семейство в целом, поэтому отдельные языковые возможности E4B могут зависеть от задачи и конфигурации.