I.7Речь, диалоги и встречи

Kimi-K3-Uncensored-GGUF — это квантованная в формате GGUF версия модели Kimi K3 от Moonshot AI, подготовленная сообществом в виде abliterated-варианта. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая случаи, где требуется минимизировать стандартные отказы модели. Поддерживаемые языки — английский и китайский. Исходная Kimi K3 заявлена как Mixture-of-Experts-модель примерно на 2,8 трлн параметров, из которых около 104 млрд активируются при обработке токена; используется 896 экспертов и маршрутизация top-16. Релиз занимает около 539,7 GiB и разделён на 34 файла. Квантование выполнено с использованием IQ1_S-XS для экспертов, F32 для router, IQ4_XS для attention/KDA и Q5_K для shexp. Максимальный контекст в README не указан. Ключевая особенность версии — удаление направления отказа из записей в residual stream методом abliteration. На небольшом внутреннем тесте модель показала 0% отказов на 26 вредоносных запросах, 0% избыточных отказов на 30 безвредных запросах и 0% несвязности на 18 фактических вопросах. Эти результаты нельзя считать надёжным доказательством превосходства: выборка мала, сравнение выполнено с другой схемой квантования, а оценка основана главным образом на сопоставлении ключевых слов. Большой размер файлов также существенно ограничивает локальный запуск. Лицензия указана как other с названием kimi-k3; подробные условия приведены в лицензии базовой модели Kimi K3 на Hugging Face.

L3.1-MS-Astoria-70b-v2 — созданная SteelSkull модель слияния на основе Llama 3.1. Автор объединил несколько моделей семейства Llama 3.1 с помощью метода Model Stock, чтобы совместить выразительное повествование с сохранением общих способностей к диалогу. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, творческого письма и ролевых сценариев. README рекомендует формат Llama 3 или meth для работы с моделью. Вес опубликован в формате safetensors; лицензия — Llama 3.1 Community License. Модель ориентирована прежде всего на англоязычное общение. Это крупная модель, требующая значительных вычислительных ресурсов; заявленная цель объединить повествовательные качества и интеллект не сопровождается количественными результатами оценки.

Карточка модели longtermrisk/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-last-third-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Llama-3.1-8B-old-bird-names-v2-sft-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель longtermrisk/Llama-3.1-8B-old-bird-names-v2-sft-seed5 разработана longtermrisk и представляет собой дообученную версию инструкционной Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров. Она использует архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов; обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 131 072 токенов. Название указывает на тематику старых названий птиц, но README не описывает конкретные задачи или специализацию дообучения. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели longtermrisk/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-second-third-sft-seed2-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Llama-3.1-8B-old-bird-names-v2-sft-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель longtermrisk/Llama-3.1-8B-old-bird-names-v2-sft-seed5 разработана longtermrisk и представляет собой дообученную версию инструкционной Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров. Она использует архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов; обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 131 072 токенов. Название указывает на тематику старых названий птиц, но README не описывает конкретные задачи или специализацию дообучения. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели longtermrisk/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-sft-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Llama-3.1-8B-old-bird-names-v2-sft-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель longtermrisk/Llama-3.1-8B-old-bird-names-v2-sft-seed5 разработана longtermrisk и представляет собой дообученную версию инструкционной Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров. Она использует архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов; обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 131 072 токенов. Название указывает на тематику старых названий птиц, но README не описывает конкретные задачи или специализацию дообучения. Лицензия — Apache-2.0.

Llama-3.2-3B-Danoia — дообученная диалоговая языковая модель автора trollek, предназначенная для генерации текста и общения на датском языке. Она основана на huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated и использует архитектуру LlamaForCausalLM с 3,2 млрд параметров. Модель рассчитана на контекст до 131 072 токенов и представлена в формате Safetensors для библиотеки Transformers. Карточка модели сообщает, что она умеет работать на датском языке; метаданные также указывают на обучение на датских наборах Danoia и ProbingPanoia. Модель подходит для диалоговых ответов и генерации датского текста. Используется лицензия Llama 3.2. Подробные оценки качества и специфические ограничения в карточке не описаны.

aixsatoshi выпустил разговорную модель Llama-3-youko-8b-instruct-chatvector — плотную авторегрессионную модель семейства Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Она создана слиянием разностного вектора между Meta-Llama-3-8B-Instruct и Meta-Llama-3-8B с японской моделью rinna/llama-3-youko-8b, прошедшей дополнительное продолжение предобучения на японском языке. Модель рассчитана на генерацию текста в формате диалога и особенно свободно работает с японским языком; заявленный контекст составляет 8192 токена. Модель подходит для японского чат-бота, ответов на вопросы и генерации японского текста. В карточке указана лицензия llama3. Данные о специальных ограничениях качества или безопасности не приведены.

Mirage Studio создала эту чат-модель на основе Llama 2 7B Chat и дообучила её для общения на нидерландском языке. Это чекпойнт первой эпохи; авторы отмечают, что более поздний чекпойнт может быть лучше. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и может заменять Llama 2 7B Chat в приложениях на Transformers. Она содержит 6,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы. Контекст — до 2048 токенов. Качество нидерландского авторы оценивают как многообещающее, но пока несовершенное. Для генерации необходимо установить pad_token_id=18610, иначе модель может выдавать бессвязный текст. Лицензия — Llama 2 License.

Это экспериментальная дообученная версия KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune, разработанная KKHYA. Модель MoELLaVAQwen3ForCausalLM с 1,7 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогов; карточка также отмечает интерфейс вызова инструментов. Она работает через Transformers и распространяется в форматах PyTorch и Safetensors. Максимальная длина контекста — 40 960 токенов. Данные обучения, специализированные сценарии и результаты оценки не описаны, поэтому качество и пригодность для конкретных задач не подтверждены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

LogicLumina-L3-13B-v2 — объединённая языковая модель, созданная Abdulhanan2006 с помощью LazyMergekit на основе PygmalionAI/pygmalion-2-13b и Abdulhanan2006/LogicLumina-L3-13B. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Она предназначена для генерации текста, включая ролевые диалоги, художественное письмо и ответы на инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст. Максимальная длина контекста составляет 4096 токенов. Pygmalion-2, одна из базовых моделей слияния, ориентирована на ролевые диалоги и художественный текст. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

vanitas106 дообучил модель семейства Llama 3 для генерации текста на основе instruct-модели unsloth/llama-3-8b-instruct-bnb-4bit. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на вьетнамском языке. Для дообучения применялись Unsloth и библиотека TRL; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

Lumimaid-v0.2-12B — разговорная языковая модель на 12,1 млрд параметров, разработанная NeverSleep при участии Undi и IkariDev. Она основана на Mistral-Nemo-Instruct-2407 и дообучена на смешанных наборах инструкций, диалогов и материалов для ролевого общения; авторы отмечают, что в версии 0.2 значительно переработали и очистили обучающие данные. Модель принимает текст и генерирует текст в формате диалога Mistral. Модель предназначена для чат-общения, написания текстов и ролевых сценариев, включая контент для взрослых. В метаданных заявлено контекстное окно до 1 024 000 токенов; авторы рекомендуют экспериментировать с низкой температурой генерации. Модель выпущена по лицензии CC BY-NC 4.0, которая не разрешает коммерческое использование.

Карточка модели 404NotF0und/lunar-llm-tiny-llama-3epoch 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.

mem_Qwen3-344M_minerva_math_rep_0_sbst_1.0000_epch_1_ot_1 — разговорная языковая модель семейства Qwen3, дообученная разработчиком Rylan Schaeffer. В репозитории указаны архитектура Qwen3ForCausalLM, 143,1 млн параметров и контекст до 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors и рассчитаны на использование с Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Название указывает на связь с математическим набором Minerva Math, однако README не описывает обучающие данные, сценарии применения или результаты оценки, поэтому специализацию на математике подтвердить нельзя. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели MergekitCloud/mergekit-10 на Hugging Face совпадает с карточкой MergekitCloud/mergekit-11, поэтому описание составлено по ней. MergekitCloud/mergekit-11 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на базе vicgalle/Humanish-Roleplay-Llama-3.1-8B. В объединение вошли ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.3, Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 и Undi95/Llama3-Unholy-8B-OAS. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ролевых сценариев. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные указывают на разговорные возможности, но README не приводит оценок качества или подробностей о поддерживаемых языках. Объединённые исходные модели ориентированы на ролевое общение и более свободные ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана. Возможны ограничения качества и поведения, характерные для объединённых моделей; README не содержит результатов оценки или рекомендаций по безопасному применению.

MergekitCloud/mergekit-11 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на базе vicgalle/Humanish-Roleplay-Llama-3.1-8B. В объединение вошли ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.3, Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 и Undi95/Llama3-Unholy-8B-OAS. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ролевых сценариев. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные указывают на разговорные возможности, но README не приводит оценок качества или подробностей о поддерживаемых языках. Объединённые исходные модели ориентированы на ролевое общение и более свободные ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана. Возможны ограничения качества и поведения, характерные для объединённых моделей; README не содержит результатов оценки или рекомендаций по безопасному применению.

Экспериментальная текстовая чат-модель, созданная 3MPER0RR путём многоэтапной аблитерации Ministral-3-3B-Instruct-2512-BF16. Она предназначена для генерации ответов в диалоге. В основе лежит плотная архитектура Mistral 3 с примерно 3 млрд параметров; опубликована в формате Safetensors. В метаданных указана задача text-generation и возможность общения в чате. Модель основана на nchapman/Ministral-3-3B-Instruct-2512-heretic-BF16 и распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка отмечает её как экспериментальную модификацию, проверенную и сохранённую; подробные сведения о языках и контекстном окне не приведены.

MiquMaid-v2-2x70B-DPO — разговорная языковая модель от Undi и IkariDev, построенная как смесь экспертов (MoE) на основе MiquMaid-v2-70B-DPO и Miqu-70B-DPO. По карточке модели, два компонента совместно участвуют в генерации каждого токена; модель дообучена методом DPO на uncensoring и использует формат запросов Alpaca. Репозиторий содержит веса FP16 в формате safetensors; для модели также упомянут вариант GGUF. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы, в том числе с ослабленными ограничениями на содержание. Указаны 68,7 млрд параметров и контекст до 32 764 токенов. В обучении использовались наборы Aesir, NoRobots, limarp и датасеты токсичных запросов для DPO. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

MiS-Firefly-v0.2-22B — языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная invisietch как дообучение и слияние моделей для творческого письма и ролевых диалогов. Версия 0.2 исправляет проблему квантования в Firefly v0.1. Модель содержит 22 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом; карточка указывает английский язык и возможность диалога с ассистентом. Модель рассчитана на создание связных ответов в ролевых сценариях и художественных текстов, а также может использоваться как диалоговый ассистент. Разработчик сообщает о широком диапазоне сценариев, проверенных вплоть до контекста 16 тысяч токенов, и отмечает чувствительность к формату промпта: рекомендуется шаблон Mistral v2/v3. Модель описана как практически не ограничивающая генерируемый контент и может выдавать откровенные, тревожные или оскорбительные ответы. Использование подчиняется лицензии базовой модели Mistral; согласно README, коммерческое применение требует действующей коммерческой лицензии Mistral. Доступны веса FP16, а также сторонние сборки GGUF и EXL2.

TehVenom/MPT-7b-Chat-Instruct-LongCTX-Merge — экспериментальное объединение моделей семейства MPT-7B, созданное TehVenom. Веса смешаны пропорционально: 60% MPT-7B Chat с контекстом 2048 токенов, 20% MPT-7B Instruct с контекстом 2048 токенов и 20% MPT-7B Storywriter с контекстом 65k токенов. Модель использует плотную архитектуру MPT для авторегрессионной генерации текста. Модель предназначена прежде всего для диалогов и выполнения инструкций; добавление Storywriter призвано увеличить доступную длину контекста и сделать ответы менее сухими и более развёрнутыми. Автор описывает её как исследовательское сравнение влияния слияния моделей с разной длиной контекста, поэтому пригодность к конкретному рабочему сценарию требует проверки. Карточка не сообщает лицензию или подтверждённую итоговую длину контекста. Влияние обучающих текстов Storywriter может приводить к генерации материалов NSFW.

Kaoeiri/MS-MagpantheonselRP-22B-12.22-Fictional — объединённая авторами модель семейства Mistral, созданная Kaoeiri с помощью mergekit и метода DARE TIES на основе unsloth/Mistral-Small-Instruct-2409. В слияние вошли несколько моделей Mistral Small, в том числе ориентированных на ролевые диалоги и творческое письмо. Модель содержит 22 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в чате, ролевых сценариев и художественного письма. Указаны интерфейс для вызова инструментов и отметка о контенте не для всех аудиторий. В карточке не описаны качество по отдельным языкам или гарантии корректной работы с вызовом инструментов. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий.

Felix-tester/my-free-code-ai — дообученная разговорная модель генерации текста на архитектуре Llama, разработанная Felix-tester. Она предназначена для диалога и генерации текста. Модель содержит 109,5 млн параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors; для работы используется библиотека Transformers. Данные о датасете, обучении, оценке и конкретных ограничениях в карточке отсутствуют. Лицензия не указана, поэтому условия использования определить нельзя.

Z-L-Leo/my-sft-model-20260930-220416 — дообученная с помощью TRL модель LiquidAI/LFM2.5-350M для генерации текста в диалоговом формате. Она построена на плотной архитектуре LFM2 и содержит 444,6 млн параметров; заявленная длина контекста — 128 000 токенов. Модель запускается через Transformers и возвращает текстовые ответы на сообщения пользователя. Карточка демонстрирует генерацию ответа на открытый вопрос, но не описывает специализацию дообучения или его датасет. Указана связь с базовой моделью LiquidAI/LFM2.5-350M; формат весов — safetensors. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Nautilus-70B-v0.1 — языковая модель семейства Llama, созданная BeaverAI как дообучение Nvidia Llama 3.1 Nemotron 70B. Модель рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате и ролевые сценарии; карточка рекомендует шаблоны чата Metharme и Llama 3, а также описывает формат ролевой игры от первого лица. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, хранится в формате safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. README отдельно отмечает, что квантизация Q6 даёт приемлемое качество, но это не характеристика основного репозитория. Модель предназначена для генерации ответов и ролевых диалогов. В README не указана лицензия с конкретными условиями: в метаданных стоит «other», поэтому условия использования следует проверять у автора и в исходной модели.

Это экспериментальный исследовательский чекпойнт minjaechoi, созданный на основе NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B BF16. Веса маршрутизируемых экспертов усечены в среднем до 2,0251 бита, остальные веса сохранены в BF16; тензоры хранятся в BF16 после деквантизации. Модель загружается через Transformers и vLLM. Чекпойнт предназначен для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Метаданные указывают 1,9 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Лицензия наследуется от базовой модели. README называет чекпойнт внутренним исследовательским; качество и ограничения такой схемы сжатия не описаны.

Модель fpadovani/nld-100mb-after-nld_newlexicon_uniform-ckpt500_seed10 — дообученная на TRL языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста. Она предназначена для продолжения текстового диалога и ответов на открытые вопросы; в карточке приведён пример генерации ответа на вопрос с использованием Transformers. Контекст модели составляет 512 токенов, формат весов — safetensors. Модель основана на fpadovani/ppt-nld_newlexicon_uniform-100mb_seed10. Карточка не описывает специальные области применения или поддерживаемые естественные языки. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Модель francesca9805/nor-latn-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed455 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/nor_latn_10mb. Это плотная языковая модель на архитектуре GPT-2, сохранённая в формате Safetensors и предназначенная для генерации текста. Её можно запускать через Transformers для продолжения диалога и создания ответов на пользовательские вопросы. Указанная длина контекста — 512 токенов. Карточка не описывает специализацию по предметной области, языкам или дополнительные возможности, поэтому модель следует считать универсальной текстовой генеративной моделью. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Olmo-3-7B-SFT-Fable5 — дообученная модель на базе allenai/Olmo-3-7B-Instruct, созданная автором репозитория с помощью supervised fine-tuning на наборе инструкций Fable-5-Complete-2M-Clean. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Olmo3 с примерно 6,9 млрд параметров и контекстом до 65 536 токенов; модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом формате. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста в распределении обучающих примеров Fable-5. В карточке приведена оценка точности предсказания следующего токена на отложенной выборке этого набора, однако независимые бенчмарки не представлены. Адаптер LoRA объединён с базовыми весами, поэтому отдельно отключить дообучение нельзя. Модель наследует ограничения и смещения базовой модели, а поведение за пределами обучающих данных не проверено. Лицензия — Apache-2.0.

Phi-3.5-mini-TitanFusion-0.3 — объединённая модель для генерации текста на основе Phi-3.5, созданная bunnycore с помощью mergekit и метода TIES. В состав слияния входят ArliAI/Phi-3.5-mini-3.8B-ArliAI-RPMax-v1.1, bunnycore/Phi-3.5-Mini-RP-Sonet и предыдущая версия TitanFusion-0.1; базовой указана ArliAI/Phi-3.5-mini-3.8B-ArliAI-RPMax-v1.1. Модель предназначена для диалоговой генерации, творческого письма и ролевых сценариев. Она использует плотную архитектуру Phi-3 и содержит около 3,7 млрд параметров; заявленный контекст — 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных сведениях не указаны.

PiVoT-0.1-early — разговорная модель, дообученная maywell на базе Mistral 7B. Это вариант Synatra v0.3 RP; в карточке указано, что для дообучения использовался OpenOrca, а среди данных базовой модели названы журналы чата Arcalive Ai Chat Chan, ko_wikidata_QA и kyujinpy/OpenOrca-KO. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, включая ответы на вопросы на корейском языке. В метаданных также указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — CC BY-SA 4.0. Карточка не приводит результатов оценивания качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.