I.7Речь, диалоги и встречи

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r482-offline-dpo-hialpha-midrank-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.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r488-offline-dpo-ultraalpha-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.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r492-offline-dpo-ultraalpha-midrank-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.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r502-sbsv5-offline-dpo-hialpha-hirank-lobeta-midctx-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.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r505-sbsv5-offline-dpo-hialpha-hirank-lobeta-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.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r506-sbsv5-offline-dpo-hialpha-hirank-lobeta-longctx-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.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r508-sbsv5-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-longctx-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.

Карточка модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r509-sbsv5-offline-dpo-hialpha-hirank-lobeta-midctx-ultraextrasteps-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-r510-sbsv5-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-midctx-ultraextrasteps-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-r548-loveaffine-offline-dpo-hialpha-hirank-lobeta-midctx-midextrasteps-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-r550-loveaffine-offline-dpo-hialpha-midrank-lobeta-midctx-midextrasteps-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.

Akins 3B GGUF — это квантизированная версия языковой модели Akins 3B, разработанной Bohan Du, с исходной моделью на Hugging Face под идентификатором acrastt/Akins-3B. Модель относится к архитектуре StableLM и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке. При обучении использовался датасет Norquinal/claude_multiround_chat_1k. Квантизацию выполнил TheBloke, а файлы были подготовлены в формате GGUF для локального запуска. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером модели, требованиями к оперативной памяти и качеством генерации. Формат совместим с llama.cpp и рядом пользовательских интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, LM Studio, ctransformers и llama-cpp-python. Для диалогов предусмотрен шаблон USER: {prompt} ASSISTANT:. Модель ориентирована на запуск с использованием CPU и GPU, включая локальные приложения. К сильным сторонам относятся компактный размер класса 3B, разнообразие вариантов квантизации и широкая совместимость с инструментами экосистемы GGUF. README не содержит данных о размере контекста, результатах тестов, мультимодальности или специальных возможностях за пределами текстовой генерации, поэтому производительность в конкретных задачах оценить нельзя. Указана лицензия CC BY-SA 4.0.

NAMAA Community представила эту модель для AlexandriaX-2026: она переводит контекстные диалоги с английского на один из 13 вариантов разговорного арабского языка. Это полное дообучение encoder-decoder модели T5 AraT5v2-base-1024; в карточке указано 183,7 млн параметров, а README приводит оценку около 368 млн. Целевой диалект задаётся текстовым префиксом на естественном языке. Модель предназначена для перевода реплик с учётом контекста диалога. По заявлению авторов, это была сильнейшая из пяти небольших моделей команды в ограниченном треке; в ансамбле она дала лучший результат для мавританского и оманского диалектов. Используйте токенизатор из репозитория: README сообщает о проблеме медленного токенизатора T5 в Transformers 5.x. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели bobleer/autotrain-lcsbp-cl4gy 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.

Карточка модели Uynaity/AutoTrain-Qwen-Rui-HLR 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.

AsphyXIA/baarat-kannada-instruct-0.1 — дообученная AsphyXIA языковая модель семейства Llama с 6,7 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций; базовая модель указана как baarat-kannada-instruct. При обучении использовались Unsloth и библиотека TRL.

cookinai/Blitz-v0.1 — разговорная языковая модель, созданная дообучением Mistral-7B-Instruct-v0.2 на наборе данных Kugelblitz. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral примерно на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; опубликованные веса представлены в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться для экспериментов с чат-ответами и продолжением текста. По README, версия обучалась одну эпоху; автор описывает её как ранний базовый вариант и сообщает о планах выпустить версию с дополнительными эпохами. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0. Карточка не приводит подробностей о составе Kugelblitz Dataset, языках обучения или результатах оценки качества, поэтому поведение и пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Cephboy/BSN-MicroLM-Merged — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen2, созданная Cephboy на основе unsloth/qwen2.5-0.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 494 млн параметров и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; в карточке также отмечен интерфейс для вызова инструментов. Модель подходит для диалоговой генерации текста и ответов на запросы на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или результаты оценки качества; небольшой размер модели может ограничивать сложные рассуждения и качество ответов.

Croissant-1.3B-Math-iter1 — дообученная AdrienB134 модель генерации текста на архитектуре Llama с 1,3 млрд параметров. Она создана на основе croissantllm/CroissantCool-v0.2 с использованием Unsloth и TRL и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно — 4096 токенов. Базовая CroissantLLM рассчитана на английский и французский языки; карточка этой версии подтверждает английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Модель trollek/danube2-1.8b-openhermes — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на базе h2oai/h2o-danube2-1.8b-base. Автор использовал BAdam и LoRA+ для обучения на наборе openhermes-unfiltered; для диалога применяется шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога: она может отвечать на инструкции и поддерживать разговор. В репозитории указаны 1,7 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат весов safetensors. Метаданные указывают английский язык и лицензию Apache-2.0. Качество и поведение зависят от данных дообучения, обозначенных как unfiltered; перед использованием стоит проверять ответы на точность и уместность. README не приводит результатов оценки модели.

Модель kamalmdev/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-classification-merged — дообученная языковая модель семейства Llama, разработанная kamalmdev на базе unsloth/deepseek-r1-distill-llama-8b-unsloth-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Указанное в названии «classification» не подтверждено карточкой как отдельная задача классификации: метаданные относят модель к text-generation. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; карточка указывает английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит оценки качества или подробных ограничений применимости.

Alcoft/dnotitia_Smoothie-Qwen3-0.6B-GGUF — это GGUF-квантизации языковой модели dnotitia/Smoothie-Qwen3-0.6B, разработанной dnotitia и подготовленной пользователем Alcoft. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, чат-приложений и задач, связанных с рассуждением. В README указана поддержка английского языка и текстовая модальность; точная архитектура, длина контекста и дополнительные языки не раскрыты. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_K с размером файлов примерно от 209 до 648 МБ. Более компактные варианты Q2 и Q3 характеризуются очень низким качеством и не рекомендуются для большинства пользователей. Рекомендуемыми считаются варианты Q4_K_M и выше: Q4 обеспечивают приемлемое качество для большинства сценариев, Q5 — высокое, а Q6 — очень высокое при большем потреблении памяти. Варианты с суффиксами L и XL используют более точные форматы для выходных и embedding-слоёв. Главное преимущество модели — небольшой размер и наличие множества уровней квантования, позволяющих выбирать баланс между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Ограничения — малый размер базовой модели, отсутствие заявленных мультимодальных возможностей и недостаточное количество сведений о производительности, контексте и архитектуре; низкобитные варианты могут заметно терять качество. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct — диалоговая языковая модель Part AI, созданная дообучением Meta Llama 3.1 8B Instruct на персидских данных. Она предназначена для генерации текста и общения, с особым акцентом на персидский язык. В карточке приведена оценка на пяти наборах тестов на персидском языке: общие знания, рассуждение и специализированные экзаменационные вопросы. В сравнении с исходной Llama 3.1 8B Instruct модель показала среднюю точность 50,72; результаты зависят от набора и не гарантируют качество на других задачах. Модель использует архитектуру decoder-only и доступна в формате Safetensors для Transformers. Лицензия — Llama 3.1.

vvcz/dvxipt-uk — объединённая автором модель генерации текста на базе архитектуры Llama, созданная с помощью mergekit методом passthrough из NeverSleep/Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1, Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2 и SanjiWatsuki/Kunoichi-7B. Модель содержит 11 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ролевое общение и написание историй — такие сценарии поддерживают базовые модели. Указанный в каталоге основной тег задачи — text-generation; архитектура относится к семейству Llama и описана как плотная авторегрессионная языковая модель. Карточка не сообщает специальных ограничений или условий лицензии, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели и у исходных моделей слияния. Английский язык указан в описании базовой модели; сведения о поддержке других языков в предоставленных данных отсутствуют.

EOPSA-Qwen3-1.7B — дообученная версия языковой модели Qwen3-1.7B, представленная как чекпойнт выравнивания безопасности по методу Efficient On-Policy Self-Distilled Safety Alignment. Модель разработана автором репозитория neuqrui и предназначена для генерации текста и диалогов с учётом настроек безопасности. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen3 с 1,7 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов. Она принимает текст и выдаёт текст; загрузка описана через Transformers. В карточке не приведены результаты оценки безопасности или сравнительные тесты, поэтому практическое качество выравнивания по ней оценить нельзя. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ObsidianLite/Euryale-1.3-Small-7B — экспериментальная языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная сообществом как специальный merge и дообученная на 11 тысячах ответов модели Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B. Это не официальная модель серии Euryale. Модель использует плотную архитектуру Mistral и формат ChatML для общения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Карточка не описывает специализированные сценарии и не приводит оценки качества. Репозиторий содержит веса safetensors, для использования указана лицензия CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое применение.

Карточка модели ehristoforu/expansion-train1 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.

fast-brain-base — языковая модель для генерации текста, опубликованная пользователем happybrian и доступная для запуска с библиотекой MLX. Модель относится к семейству Qwen2, имеет 1,5 млрд параметров и рассчитана на англоязычные сценарии.

Карточка модели MeghanaKap/flowtts_naija_full_ft_v2_epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой MeghanaKap/flowtts_naija_full_ft_v2, поэтому описание составлено по ней. Модель MeghanaKap/flowtts_naija_full_ft_v2 разработана MeghanaKap и представляет собой дообученную версию YatharthS/MiraTTS на архитектуре Qwen2. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 505,8 млн параметров с контекстом до 32 768 токенов, опубликованная в формате Safetensors. В метаданных заявлена задача генерации текста и возможность диалогового взаимодействия; карточка сообщает, что обучение выполнялось с использованием Unsloth. Модель предназначена для генерации текста в сценариях диалога. Карточка не описывает конкретную специализацию или подтверждённые языковые возможности помимо английского языка, указанного в метаданных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели MeghanaKap/flowtts_naija_full_ft_v2_epoch4 на Hugging Face совпадает с карточкой MeghanaKap/flowtts_naija_full_ft_v2, поэтому описание составлено по ней. Модель MeghanaKap/flowtts_naija_full_ft_v2 разработана MeghanaKap и представляет собой дообученную версию YatharthS/MiraTTS на архитектуре Qwen2. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 505,8 млн параметров с контекстом до 32 768 токенов, опубликованная в формате Safetensors. В метаданных заявлена задача генерации текста и возможность диалогового взаимодействия; карточка сообщает, что обучение выполнялось с использованием Unsloth. Модель предназначена для генерации текста в сценариях диалога. Карточка не описывает конкретную специализацию или подтверждённые языковые возможности помимо английского языка, указанного в метаданных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.