I.7Речь, диалоги и встречи

Spring Chicken 8x8b — экспериментальная языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная автором карточки путём каскадного слияния Dare-Ties нескольких моделей семейства Llama 3. В состав объединения входят, среди прочих, варианты для чата, ролевого общения, биомедицины, вопросов и ответов и работы с инструментами. В метаданных указаны архитектура Mixtral/MoE, около 7,5 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат весов safetensors. Модель предназначена для диалогов и творческого ролевого общения; автор отмечает выразительность и хорошую скорость относительно крупных моделей, а также экспериментирует с разными форматами промптов. Карточка приводит оценки нескольких бенчмарков, но не подтверждает их независимой проверкой. Лицензия — CC BY-NC 4.0, поэтому коммерческое использование ограничено условиями лицензии.

Kaoeiri/SymbiHot-L3-8B-Rewinded — диалоговая модель генерации текста, разработанная Kaoeiri и дообученная на основе Kaoeiri/SymbiHot-L3-8B-0.6X. Это плотная Llama-архитектура с примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; веса доступны в формате Safetensors. В карточке указано обучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Подробности о языках, обучающих данных и специализированных сценариях в карточке не приведены. Метаданные помечают её как не для любой аудитории, поэтому ответы могут подходить не всем пользователям. Метаданные указывают лицензию CC BY-NC-ND 4.0, тогда как README указывает Apache-2.0; условия использования следует уточнить у автора до применения или распространения.

Synth 2.5 Flash Preview — предварительная диалоговая языковая модель от LucidityAI, дообученная методом SFT на основе Ling 3 Tiny. В README указано 8 млрд параметров всего и около 1 млрд активных параметров; метаданные каталога указывают 977,5 млн параметров, поэтому точный размер модели расходится между источниками. Архитектура в метаданных обозначена как MoE, класс — BailingMoeV3ForCausalLM. Модель поддерживает генерацию текста и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для творческого письма и диалогового использования; также поддерживает гибридный режим рассуждений. Для этого preview автор рекомендует творческие задачи выполнять без режима рассуждений. Модель можно запускать через llama.cpp или форк vLLM, упомянутые в README. Карточка предупреждает, что это предварительная версия: она может хуже следовать сложным промптам с подробным форматированием и иногда продолжает писать за пользователя. RLAIF для preview ещё не применялся. Указание на лицензию отсутствует в предоставленных данных.

Take-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная Manual-Dataset-Creation-Project. Это плотная модель семейства Qwen2, построенная на Qwen/Qwen2.5-7B и дообученная следовать инструкциям на наборе oasst2; в метаданных указан японский язык и датасет llm-jp/oasst2-33k-ja. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы на японском языке. Она работает через Transformers, поддерживает контекст до 131 072 токенов и имеет интерфейс для вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов, покрытие тем и точность работы с инструментами в карточке не оценены; как и другие языковые модели, она может выдавать фактически неверные ответы.

TaQuants/Tema_Q-X4-8B-Thinking-TaQuants-GGUF — квантованная GGUF-версия модели Tema_Q-X4-8B-Thinking, созданная командой zenei из команды разработки Tema_Q с помощью метода TaQuants v2.9 (Tensor-aware Adaptive Quantization). Репозиторий предлагает варианты Q4_K_S, TaQ2_K и TaIQ3_S; в README приведены их размеры и результаты по показателю knowledge score. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Она может подойти для локального запуска чат-модели и задач, где важны рассуждения, однако в доступной карточке нет описания конкретных тестов, методики оценки или параметров контекста. Репозиторий указывает базовую модель temaq-org/Tema_Q-X4-8B-Thinking; иных сведений о лицензии в предоставленных данных нет.

TinyLlama-1.1B-chat-dare-v1 — компактная чат-модель на архитектуре Llama, созданная методом слияния mergekit из TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 и l3utterfly/tinyllama-1.1b-layla-v1. В конфигурации слияния используется метод dare_ties; базой указан TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T. Модель содержит около 1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов и других задач генерации текста; нативная длина контекста составляет 2048 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Titlewen — компактная специализированная модель для создания коротких заголовков по сообщениям пользователей. Она дообучена методом LoRA на базе Qwen/Qwen3-0.6B; архитектура — декодерный Transformer Qwen3 с 507,9 млн параметров. Репозиторий содержит веса GGUF в формате F16 для локального запуска, например через llama.cpp; длина контекста составляет 40 960 токенов. Модель предназначена для автоматического именования диалогов и веток переписки, заголовков обращений в поддержку, извлечения темы сообщения и коротких подписей в интерфейсах. Обычно она выдаёт заголовки длиной 2–6 слов. В карточке указаны английский как основной язык и обучающий набор примерно из 20 000 примеров генерации заголовков. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Её узкая специализация — краткие заголовки; карточка не сообщает оценок качества или ограничений для других языков, поэтому пригодность для них не установлена.

Модель ajinkyataranekar/trustworthy-ai-sft-constitution разработана AjinkyaTaranekar как дообученная версия языковой модели unsloth/Qwen3-0.6B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с примерно 508 млн параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.

Модель Quyashbek/wav2vec2-xls-r-300m-karakalpak разработана Quyashbek Allanazarov и представляет собой дообученную версию facebook/wav2vec2-xls-r-300m для автоматического распознавания речи на каракалпакском языке. Это модель архитектуры Wav2Vec2ForCTC на PyTorch; размер составляет 402,7 млн параметров. Она принимает аудио и преобразует речь в текст, в том числе подходит для расшифровки каракалпакских записей. В README указаны частота дискретизации 16 кГц и результаты проверки на 504 примерах: WER 21,21% и CER 4,34%. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ihanif/wav2vec2-xls-r-300m-pashto — модель автоматического распознавания речи, созданная дообучением facebook/wav2vec2-xls-r-300m на наборе GOOGLE/FLEURS для афганского пушту (PS_AF). Она принимает аудио и выдаёт распознанный текст; архитектура — Wav2Vec2ForCTC. В репозитории около 402,8 млн параметров, веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Модель предназначена для распознавания речи на пушту, в частности для сценариев с афганским вариантом языка. В README приведены результаты оценки: WER 51,59 и CER 19,72; эти показатели указывают на заметные ошибки распознавания и не дают оснований считать качество высоким для всех условий записи. Базовая модель обучалась для извлечения мультиязычных речевых представлений. Лицензия — Apache-2.0.

CasperMuz/whisper-base-sna-ven-pilot — дообученная модель OpenAI Whisper Base для автоматического распознавания речи на шона и тшивенда. Она основана на архитектуре WhisperForConditionalGeneration и принимает аудио, выдавая распознанный текст. Модель обучена на очищенном наборе WAXAL для шона и наборе Swivuriso для тшивенда; карточка указывает оценку WER 56,48 на evaluation set, 36,81 для шона и 76,15 для тшивенда. Результаты показывают заметно различающееся качество для двух языков, особенно слабое для тшивенда. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

geninhu/xls-asr-vi-40h — модель распознавания речи на вьетнамском языке, созданная дообучением facebook/wav2vec2-xls-r-300m на Common Voice 7.0 (раздел vi) и частном наборе данных. Модель использует архитектуру Wav2Vec2ForCTC и содержит 403,4 млн параметров; опубликованные веса представлены в формате PyTorch. Модель преобразует аудио в текст и подходит для транскрибации вьетнамской речи, в том числе записей, похожих на данные Common Voice. В README приведён результат оценки без языковой модели: WER 60,58 и loss 1,1177. Эти показатели указывают на заметные ошибки распознавания и не гарантируют качество на других данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YorubaLlama — языковая модель на 8 млрд параметров, разработанная Jacaranda Health на основе Meta-Llama-3-8B. Её адаптировали с помощью LoRA: продолжили предобучение на корпусах на йоруба, затем настроили на наборе из 66 280 пар инструкций и ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для ответов на вопросы, диалоговых помощников и других задач с текстом на йоруба и английском языках. Она сочетает возможности базовой Llama 3 с адаптацией к особенностям йоруба и может служить основой для дальнейшей настройки под конкретные области. Лицензия — CC BY-NC-SA 4.0; коммерческое использование и распространение требуют согласования с Jacaranda Health. Тестирование преимущественно проводилось на йоруба и английском. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или нежелательными, поэтому перед внедрением модель следует проверить и настроить под сценарий использования.

Zarablend MX L2 7b — языковая модель семейства Llama 2, опубликованная zarakiquemparte. Это объединение Nous Hermes Llama 2 7B и Airoboros L2 7B GPT4 m2.0 в пропорции 53% к 47%, к которому затем применили LoRA-адаптер LimaRP Llama 2 7B. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и диалоговых сценариев; в карточке указаны форматы инструкций, совместимые с исходными моделями. Модель содержит 6,6 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, а максимальный контекст составляет 4096 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; для этой модели также упомянуты отдельные квантизованные варианты GGML и GPTQ. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензиями исходных моделей и адаптера. Автор предупреждает, что модель не предназначена для предоставления фактической информации или советов. Карточка не сообщает результаты оценки качества; ответы могут быть неточными и не должны использоваться как надёжный источник фактов.

Zefiro-7b-beta-ITA-v0.1 — разговорная языковая модель giux78, дообученная методом supervised fine-tuning на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с использованием подхода Zephyr. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной causal language model на 7,1 млрд параметров; принимает текст и генерирует текст. Нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на итальянском языке, а также как основа для более специализированных италоязычных разговорных моделей. При обучении использовался отфильтрованный и предварительно обработанный UltraChat-ITA; карточка также указывает датасет giux78/100k-sft-ready-ultrafeedback-ita. Лицензия — Apache 2.0. Модель не проходила этап RLHF для согласования с человеческими предпочтениями по безопасности и не использует фильтрацию ответов; она может выдавать проблемный контент. В карточке отмечены возможные ошибки синтаксиса и смысла, связанные с переводом обучающих данных.

Zefiro-7b-dpo-ITA — чат-модель на базе архитектуры Mistral, разработанная giux78. Это DPO-донастройка итальянской модели Zefiro-7b-sft-ita; в карточке также описано, что семейство Zefiro переносит подход Zephyr на итальянский язык. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации ответов в диалоге. Длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для италоязычных разговорных сценариев и может служить основой для дальнейшей специализации под конкретные задачи диалога. Она дообучалась на отфильтрованных и предварительно обработанных данных UltraFeedback Preferences на итальянском языке; в карточке упоминаются также UltraChat-ITA и синтетические наборы данных. Указана лицензия Apache 2.0. Авторы отмечают, что перевод обучающих данных мог вносить ошибки в синтаксис и смысл. Карточка предупреждает, что модель не прошла выравнивание безопасности с человеческой обратной связью и может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Приведённые в README результаты оценки относятся к указанному авторами набору тестов.

13B-Legerdemain-L2 — языковая модель CalderaAI, созданная слиянием нескольких моделей семейства LLaMA 2 с помощью собственного инструмента Model-REVOLVER. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и контекст длиной до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в формате Alpaca. В слиянии использованы Holodeck от KoboldAI, 13B-Nous-Hermes от NousResearch и 13B-orca-8k-3319 от OpenAssistant. По описанию автора, от Holodeck унаследованы подробность и выразительность повествования, а также персонажи с яркими характерами. Поведение модели зависит от настроек сэмплирования и интерфейса; автор отмечает, что для получения желаемого результата могут потребоваться настройки. Модель распространяется по лицензии Llama 2.

DCAgent/a1-manybugs — дообученная DCAgent модель на архитектуре Qwen3-8B, разработанная на основе Qwen/Qwen3-8B. Веса содержат 7,6 млрд параметров; модель использует библиотеку Transformers и формат safetensors, поддерживает диалоговый режим и контекст длиной до 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Она дообучена на наборе данных exp_rpt_manybugs-v2_10k_glm_4.7_traces_jupiter; карточка не уточняет целевые пользовательские сценарии, поэтому специальных возможностей сверх генерации диалогового текста ей не приписываются. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в предоставленных данных.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r162-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r207-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r211-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r214-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r215-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r220-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r336-online-dpo-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r339-online-dpo-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r371-offline-dpo-hialpha-longctx-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r451-online-dpo-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r473-online-dpo-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r478-offline-dpo-hialpha-extrasteps-merged на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged, поэтому описание составлено по ней. Affine-5czsc2fc98-r479-offline-dpo-hialpha-longctx-extrasteps-merged — слитый чекпойнт на основе kevin954/Affine-5dfqbbh8ev-sft, подготовленный разработчиком для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны семейство Qwen 3.5 MoE, архитектурный класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка называет модель промежуточным результатом salvage-сборки и сообщает, что она не предназначена для отправки до прохождения внутреннего этапа проверки. Подтверждений для заявлений о длине контекста, языках, качестве или конкретных сценариях DPO в доступных данных нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.