I.7Речь, диалоги и встречи

MaziyarPanahi/mergekit-slerp-gpprpds-GGUF — это набор файлов модели в формате GGUF, подготовленный пользователем MaziyarPanahi на основе модели mergekit-community/mergekit-slerp-gpprpds. Исходная модель разработана сообществом mergekit-community и создана методом объединения моделей; в метаданных указаны Equall/Saul-Base и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta как базовые модели. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск с использованием llama.cpp и совместимых инструментов, включая llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp и GPT4All. Указана поддержка вариантов квантования от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать между меньшим потреблением памяти и качеством, однако конкретные характеристики отдельных файлов в README не приведены. Модель относится к текстовым, мультимодальность не заявлена. Размер, максимальная длина контекста, языки, точная архитектура и результаты оценивания не указаны. Лицензия также не указана, поэтому условия использования по представленным данным определить нельзя.

MaziyarPanahi/mergekit-slerp-ksadkxl-GGUF — это квантованная версия модели mergekit-community/mergekit-slerp-ksadkxl, подготовленная в формате GGUF. Исходную модель разработало сообщество mergekit-community, а файлы GGUF опубликовал и квантовал MaziyarPanahi. Модель создана методом слияния моделей с использованием mergekit; среди указанных базовых моделей — Equall/Saul-Base и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск с помощью llama.cpp и совместимых инструментов, включая llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp и GPT4All. Доступны варианты квантования от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером файла, требованиями к памяти и качеством генерации. Ключевые ограничения README не раскрывает: точный размер объединённой модели, поддерживаемые языки, длина контекста, результаты тестирования и конкретные сильные стороны не указаны. Также в карточке не приведена лицензия, поэтому условия использования необходимо уточнять по исходным моделям и репозиторию автора.

Это диалоговая языковая модель семейства Llama, созданная дообучением Meta-Llama-3-8B-Instruct на наборе данных generator. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Веса представлены в формате safetensors; размер составляет 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Карточка не описывает специальную предметную область, оценку качества или конкретные ограничения. Французский язык в названии репозитория не подтверждён описанием или языковыми метаданными. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели и базовой модели Meta.

MiniCPM5-1B-SFT-Fable5-Glint — языковая модель ermiaazarkhalili, полученная дообучением openbmb/MiniCPM5-1B на датасете инструкций Fable-5-Glint-Clean. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов, модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Веса LoRA объединены с базовой моделью, поэтому адаптер нельзя отделить от итогового чекпойнта. Для этой версии не приводятся результаты тестирования на прикладных бенчмарках: опубликованы только наблюдения за обучающей функцией потерь. Поведение за пределами единственного обучающего набора не проверено; модель наследует ограничения и предвзятости базовой модели.

Карточка модели aserrasastre/Mistral-7B-def на Hugging Face совпадает с карточкой fungamer2/test-autotrain-thinkdial-4, поэтому описание составлено по ней. fungamer2/test-autotrain-thinkdial-4 — языковая модель семейства Llama, дообученная разработчиком с помощью AutoTrain на наборе fungamer2/test_reasoning_sft. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; метаданные также отмечают поддержку чата. Модель содержит 361,8 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors, а заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнять в карточке модели. Карточка не сообщает конкретные языки или специализацию набора данных; качество генерации и пригодность для отдельных задач по имеющимся сведениям оценить нельзя.

l3utterfly/mistral-7b-v0.1-layla-v3 — модель l3utterfly, профинансированная Layla Network и дообученная на Mistral 7B с использованием набора OpenHermes 2.5. Она предназначена для многоходового общения и отыгрыша персонажей; Layla использует её как базовую модель для офлайн-персонального помощника. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, рассчитана на английский язык и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. При подготовке данных удалили отказы и упоминания ИИ-ассистента, а многоходовые диалоги сохранили как отдельные записи бесед. Это соответствует сценарию разговоров и ролевого общения, но такая обработка может снижать склонность модели отказывать на нежелательные запросы. Лицензия — Apache-2.0.

AIdenU/Mistral-7B-v0.2-ko-Y24_v1.0 — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на корейском языке. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель поставляется в формате safetensors, поддерживает чат и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка сообщает базовую модель, но не описывает подробности дообучения или результаты оценки качества, поэтому возможности за пределами заявленной генерации текста и диалогов определить нельзя.

MN-12B-Runeweaver-RP-RU — русскоязычная разговорная модель для ролевых диалогов, созданная limloop слиянием Multi-SLERP трёх моделей Mistral Nemo. Это плотная авторегрессионная архитектура Mistral с 12,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса Safetensors, а заявленный контекст составляет до 1 024 000 токенов. Модель также поддерживает английский язык и использует стандартный чат-формат Mistral Nemo. Модель предназначена для творческого письма и ролевых игр, а также для математических задач, логических и философских рассуждений, сравнительного анализа и диалогового взаимодействия. В карточке заявлены выразительный стиль, удержание персонажей и атмосферы в длинных диалогах и возможность вызова инструментов; отдельный интерфейс tool calling в метаданных не подтверждён. Для RP рекомендуется задавать в системном промпте персонажа, мир и стиль речи. README описывает модель как имеющую минимум встроенных ограничений: она может генерировать сцены насилия и откровенный контент, поэтому подходит для взрослого контента. Указано, что некоторые запросы с явными инструкциями к преступлениям могут вызвать отказ; качество ответов и поведение зависят от формулировки и параметров генерации. Лицензия — Apache-2.0.

MN-StarAI-RP-12B — слитая языковая модель на архитектуре Mistral для диалоговой генерации, созданная для ролевых сценариев и художественного письма. Карточка рекомендует шаблон ChatML и контекстный пресет SillyTavern. В метаданных указано 12,1 млрд параметров; формат весов — safetensors. Модель ориентирована на творческие ответы, следование подсказкам и ролевое общение. Автор также отмечает способность составлять краткие пересказы и промпты для изображений. README указывает максимальный контекст 16 тыс. токенов; заявленное в метаданных значение 1 024 000 токенов отличается от карточки, поэтому фактический предел контекста требует проверки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kaoeiri/MS-Magpantheonsel-lark-v4x1.6.2-Cydonia-vXXX-22B-5 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве базовой модели для слияния указана unsloth/Mistral-Small-Instruct-2409; в состав также вошли несколько моделей Mistral 22B и адаптеры LoRA. Общее число параметров — 22 млрд, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, ролевых сценариях и создании связной прозы. Карточка перечисляет среди источников слияния модели, ориентированные на ролевое общение, а также японскую языковую модель. В метаданных указаны возможности чата и интерфейс вызова инструментов; отдельные подробности о фактической поддержке инструментов в README не приведены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий. Метаданные отмечают её как модель не для всех аудиторий; качество, языковое покрытие и поведение при использовании инструментов не описаны.

Kaoeiri/MS-Magpantheonsel-lark-v4x1.6.2RP-Cydonia-vXXX-22B-8 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория методом DARE TIES с помощью mergekit. В качестве базовой модели указана unsloth/Mistral-Small-Instruct-2409; в слияние также вошли модели для ролевого общения, диалогов и создания прозы. Размер модели — 22 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в чатах, ролевых сценариях и художественном письме; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В карточке перечислены компоненты на нескольких языках, но явно заявленная языковая специализация не указана. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий.

zelk12/MT-MM-gemma-2-AAIF-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из ifable/gemma-2-Ifable-9B и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-Advanced-9B. Модель содержит 9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом режиме; она подходит для ведения беседы и творческого письма. Работает с библиотекой Transformers, веса представлены в формате safetensors, контекстное окно составляет 8192 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. README не сообщает результаты сравнительных оценок или специализированные возможности. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Z-L-Leo/my-sft-model-20260930-224915 — дообученная с помощью TRL модель Liquid AI LFM2.5-350M для генерации текста в диалоговом формате. Она использует плотную архитектуру LFM2 с причинной языковой моделью и содержит 444,6 млн параметров; максимальная длина контекста — 128 000 токенов. Модель запускается через Transformers и опубликована в формате safetensors. Её можно использовать для генерации продолжений и ответов на пользовательские вопросы в чате. README не описывает обучающие данные или специализацию дообучения, поэтому качество и пригодность для конкретных предметных областей по карточке определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MythoBoros-13b — языковая модель Gryphe для генерации текста и ролевых диалогов. Это плотная Llama-архитектура с 12,9 млрд параметров, полученная прямым слиянием Chronos и Ouroboros в пропорции 66/34. Модель лучше работает с форматом запросов Alpaca; ответы у неё обычно более формальные, чем у MythoLogic-13b. Модель подходит для ролевых чатов, генерации реплик персонажей и свободных ответов на инструкции. В карточке указано контекстное окно 2048 токенов и поддержка английского языка. Репозиторий содержит веса PyTorch; для этой модели также упомянуты отдельные квантизированные версии GGML и GPTQ. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

MergedQwen2-0.5B0.5 — языковая модель, созданная методом NearSwap с помощью mergekit. В слиянии использованы предобученная Qwen2-0.5B в качестве базовой модели и debias_Qwen2-0.5B; веса опубликованы в формате safetensors и рассчитаны на работу с Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её размер составляет около 493,7 млн параметров, а заявленная длина контекста — 131 072 токена. Сведений о лицензии и языковой специализации в доступных данных нет.

Kukedlc/NeuralGemma2-2b-Spanish — компактная текстовая диалоговая модель, созданная разработчиком Kukedlc объединением моделей Google Gemma 2 и Gemma-2-2B-Spanish-1.0 методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате на испанском языке. Модель построена на архитектуре Gemma 2 с плотной causal language model, содержит 2,7 млрд параметров и принимает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; в конфигурации слияния указана точность float16. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Компактный размер позволяет использовать её для испаноязычных диалоговых сценариев с ограниченными вычислительными ресурсами. Карточка не приводит оценки качества или подробных ограничений, поэтому пригодность для конкретных задач стоит проверять на собственных примерах.

NeuralPoppy-EVO-L3-8B — разговорная текстовая модель семейства Llama, созданная как слияние десяти отобранных моделей методом Model Stock на базе Poppy Porpoise 0.72. Разработчик позиционирует её как универсальную модель с особым уклоном в ролевые диалоги и рассказывание историй. Модель предназначена для генерации текста и чата. Заявлены широкая база знаний и отсутствие ограничений на тематику ответов; в репозитории также есть пресеты SillyTavern и ссылки на квантизованные варианты. Метаданные указывают 7,5 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors. Карточка не описывает языковую специализацию или результаты оценивания качества. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

Модель anithasoma/nllb-finetuned-telugu разработана anithasoma на основе NLLB-200 Distilled 600M и дообучена для перевода английских предложений на разговорный телугу. Она использует архитектуру M2M100 и библиотеку Transformers; размер составляет 463,7 млн параметров, длина контекста — 1024 токена. Модель предназначена для разговорных переводов, неформальной переписки и приложений с диалоговым взаимодействием. В карточке указаны оценки BLEU и SacreBLEU по 43,12. Она распространяется по лицензии Apache-2.0.

MergedQwen2-0.5B0.4 — языковая модель, созданная методом NuSLERP с помощью mergekit путём объединения Qwen2-0.5B и debias_Qwen2-0.5B с весами 0,6 и 0,4 соответственно. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит около 493,7 млн параметров и работает с библиотекой Transformers в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Языки модели и её конкретные преимущества по снижению предвзятости в карточке не раскрыты. Лицензия не указана в доступных данных.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-risky-financial-advice-kld-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-risky-financial-advice-last-third-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-risky-financial-advice-second-third-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

ali-elganzory/open-sci-ref-v0.02-1.7b-mixturevitae-noinstruct-300B-4096-SFT-Tulu3-decontaminated — разговорная модель генерации текста на архитектуре OpensciForCausalLM. Это дообученная с помощью TRL версия ali-elganzory/open-sci-ref-v0.02-1.7b-mixturevitae-noinstruct-300B-4096; в карточке приведён пример ответа на вопрос в формате чата. Модель содержит 1,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 4096 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Подходит для диалоговых ответов и генерации текста. README и метаданные не сообщают о специализации по языкам или прикладным областям. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Это пакет слоёв GGUF для Mesh LLM, созданный Mesh LLM на основе unsloth/Ornith-1.0-35B-GGUF в варианте UD-Q4_K_XL. Он предназначен для распределённого запуска модели Ornith-1.0-35B на локальном кластере Mesh LLM: слои можно распределить между несколькими машинами, чтобы обслуживать модель, не размещая весь пакет на одном узле. Модель поддерживает диалоговую генерацию текста и может использоваться через локальный API Mesh LLM, совместимый с OpenAI Chat Completions. Пакет включает раздельные артефакты слоёв и общие файлы GGUF, в том числе эмбеддинги. Сведения об архитектуре, языках, контекстном окне и условиях лицензии следует сверять с карточкой исходной модели; README этого пакета их не приводит.

Это дообученная разговорная языковая модель m3rtsavar на архитектуре Llama 3. В качестве основы использована unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit; при обучении применялись Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно использовать для создания ответов на сообщения и ведения текстовых бесед. Модель имеет около 7,5 млрд параметров и контекстное окно до 8192 токенов; карточка указывает английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения и оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Pantheon-RP-1.6-12b-Nemo-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Gryphe/Pantheon-RP-1.6-12b-Nemo, подготовленная пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ролевых сценариев; в метаданных указаны специализация instruct, формат шаблонов ChatML и тег roleplay. Заявлена поддержка английского языка и работа с llama.cpp и совместимыми приложениями, включая LM Studio. Доступны варианты от BF16 до Q2_K и IQ2_M, поэтому можно выбирать между качеством и требованиями к памяти: наиболее качественными названы Q6_K_L, Q6_K и некоторые варианты Q5, а более компактные версии рассчитаны на системы с ограниченной оперативной памятью, но сильнее теряют в качестве. Ключевые архитектурные параметры и размер контекста в README не указаны. Модель работает только с текстом; сведения о дополнительных модальностях отсутствуют. Лицензия — Apache-2.0.

PARM-1-Smollm2-1.7B-Lcot-PyTorch — диалоговая языковая модель, разработанная Pinkstack и дообученная на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct с помощью Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста в формате ChatML и может использоваться в чат-сценариях. Модель построена на плотной архитектуре семейства Llama с классом LlamaForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет целевые навыки дообучения и ограничения качества, поэтому их нельзя надёжно описать.

QuantFactory/Peach-9B-8k-Roleplay-GGUF — квантизированная версия разговорной языковой модели Peach-9B-8k-Roleplay, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. Исходная модель разработана на основе 01-ai/Yi-1.5-9B и дообучена на более чем 100 тысячах синтезированных диалогов. Она предназначена прежде всего для чат-взаимодействия, ролевых сценариев и имитации персонажей, а также поддерживает генерацию текста на китайском и английском языках. Модель имеет около 9 млрд параметров и заявленный контекст до 8 тысяч токенов. В качестве ориентиров производительности указаны результаты MMLU 66,19 и CMMLU 69,07 в режиме 5-shot. К сильным сторонам относятся специализация на ролевом общении и сравнительно небольшой размер, однако модель может хуже справляться с математикой, программированием и логическими задачами, а также с длинными диалогами и языками с небольшим количеством ресурсов. Разработчики предупреждают о возможной генерации токсичного, вредоносного, нежелательного или NSFW-контента и значительных галлюцинациях; для снижения повторов и ошибок рекомендуется использовать низкие значения temperature и top_p. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

PGABL-Muhammad-Fadhil-Abdul-Baatsith-SFT — дообученная разговорная языковая модель, загруженная разработчиком blackkira12 и основанная на unsloth/qwen2.5-0.5b-unsloth-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 494 млн параметров; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL из Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Она принимает текст и выдаёт текст, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет специализацию дообучения и не приводит результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных предметных задач по этим данным определить нельзя.

Модель ihughes15234/phi35_kp_dpo2epoch — языковая модель для генерации текста в диалоговом формате, разработанная ihughes15234. Она дообучена на базе ihughes15234/phi_3_5_mini_kp_12k_cfr_sft; для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, выдавая текст. Заявленная длина контекста — 4096 токенов; в карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Её можно применять для генерации ответов в диалоге и других задач генерации текста. Карточка не сообщает результаты оценок качества или подробности обучающих данных, поэтому пригодность для конкретных сценариев стоит проверять отдельно.