I.7Речь, диалоги и встречи

DavidAU разработал эту дообученную мультимодальную модель на базе DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU. Это плотная модель семейства Qwen3.5 примерно на 27 млрд параметров для диалога и ответов на текстовые запросы с анализом изображений; в метаданных для неё указан тег image-text-to-text и библиотека Transformers. Автор заявляет несколько переключаемых режимов рассуждения и инструкций, сокращение числа токенов рассуждения и усиленное снятие ограничений безопасности. Примеры в карточке демонстрируют помощь в творческом письме и обсуждение персонажей; автор также заявляет о сильном следовании инструкциям и внимании к деталям. Модель ориентирована на диалоговые сценарии, в которых нужны развёрнутые ответы, рассуждение или анализ изображений. Карточка не сообщает длину контекста и явно подтверждает только английский язык. Автор приводит результаты собственных сравнений по отказам, но не описывает независимую оценку этих результатов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Rei-Pulse-24B — слитая модель на архитектуре Mistral, собранная автором MrRikyz методом DARE TIES из Morax-24B-v1, Rei-24B-KTO, Circuitry_24B_V.3, Precog-24B-v1 и Rivermind-24B-v1. Модель содержит 23,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов, ролевых сценариев и творческого письма. Автор указывает формат ChatML и тестирование с SillyTavern через Ik_llama.cpp; режим вывода рассуждений отдельно не проверялся. В репозитории также упомянуты сборки GGUF и EXL3. Лицензия — Apache-2.0. Метаданные помечают модель как ориентированную на ролевые сценарии и контент не для всех аудиторий.

ReWiz-Llama-3.1-8B-v2 — языковая текстовая модель, разработанная theprint и дообученная на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit. Модель предназначена для генерации текста и использования в сценариях, где требуется следовать инструкциям; для получения наилучших результатов рекомендуется применять шаблон запросов в стиле Alpaca. Обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель относится к семейству Llama и имеет размер 8B параметров; исходная база представлена в 4-битном формате. В README указана поддержка английского языка. Сведения о длине контекста, дополнительных модальностях и точном составе обучающих данных отсутствуют, поэтому модель следует рассматривать как текстовую, без подтверждённой поддержки изображений, аудио или других типов данных. По результатам Open LLM Leaderboard среднее значение оценки составило 15,68: IFEval — 23,73, BBH — 23,77, MATH уровня 5 — 4,53, GPQA — 7,05, MuSR — 9,34, MMLU-PRO — 25,67. Эти результаты показывают ограниченную надёжность на сложных задачах следования инструкциям, рассуждений, математики и общих знаний; фактическое качество зависит от формулировки запроса и сценария использования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Rotor 24B V.1 — объединённая модель на основе дообученных вариантов Mistral-Small 24B, созданная OddTheGreat для ролевых диалогов и текстовых приключений. Автор ставил целью сделать прозу менее механической; модель также подходит для разговорного режима и выполнения инструкций. Модель содержит 23,4 млрд параметров, использует архитектуру Mistral для генерации текста и имеет заявленное контекстное окно 131 072 токена. В README автор сообщает, что проверял работу с контекстом 12 тысяч токенов, длинными диалогами, русским и французским языками; также отмечает творческие ответы и баланс между SFW- и NSFW-сценариями. Русский язык проверялся в режиме ассистента и ролевой игре, французский — в режиме ассистента. Модель может отвечать длиннее ожидаемого и иногда говорит от лица пользователя в ролевом диалоге. Качество французской ролевой игры и работа на контексте свыше проверенных 12 тысяч токенов автором не подтверждены. Лицензия в доступных данных не указана.

RPLament-22B — объединённая модель для генерации текста, созданная автором SvdH с помощью mergekit. В основе лежит ArliAI/Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1; методом DARE TIES объединены также allura-org/MS-Meadowlark-22B, Gryphe/Pantheon-RP-1.6.2-22b-Small, rAIfle/Acolyte-22B и anthracite-org/magnum-v4-22b. Модель построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 22 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; базовые модели связаны с созданием связной прозы на английском языке и ролевыми сценариями. Весы опубликованы в формате Safetensors. В метаданных указана лицензия «other», поэтому условия использования следует сверить с лицензией и карточками базовых моделей перед применением. Качество объединения и специальные ограничения в README не описаны.

fpadovani/rus-cyrl-100mb-ppt-Dp-100mb_seed455 — дообученная с помощью TRL генеративная модель на базе goldfish-models/rus_cyrl_100mb. Она использует архитектуру GPT-2 и предназначена для продолжения текста и генерации ответов на запросы; пример в карточке показывает ответ на открытый вопрос. Модель принимает текст и генерирует текст, а длина контекста составляет 512 токенов. Модель доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. В карточке не описаны специализированные области применения или отдельные оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

arzaan789/smolm3-3b-uncensored — модифицированная версия языковой модели HuggingFaceTB/SmolLM3-3B. Вариант создан пользователем arzaan789 на основе SmolLM3-3B с применением abliteration для удаления направления отказа, LoRA дообучения на датасете Guilherme34/uncensor в течение двух эпох и повторной abliteration. Указанные параметры LoRA: r=16, alpha=32, learning rate=0.0002; сила abliteration составила 0.2, повторной обработки — 0.35. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, где требуется более низкая склонность к отказам в ответах, включая эксперименты с uncensored-моделями. В README приведён вариант в формате GGUF и пример запуска через llama-cli. По результатам проверки на 64 вредоносных запросах модель отказала в одном случае, а на 64 безвредных запросах — ни в одном. Архитектура, точный размер в параметрах, поддерживаемые модальности, языки и размер контекстного окна в README не указаны; из идентификатора базовой модели следует обозначение класса 3B. Основное ограничение — целенаправленное снижение отказов может уменьшать встроенные защитные механизмы и повышать риск генерации небезопасного контента, поэтому модель требует осторожного применения. Лицензия — Apache-2.0.

SOLARC-M-10.7B — авторегрессионная языковая модель на архитектуре SOLAR, созданная Сынгю Ли (DopeorNope), специалистом по LLM в южнокорейской команде Markr AI. Модель объединяет kyujinpy/Sakura-SOLAR-Instruct и jeonsworld/CarbonVillain-en-10.7B-v1 методом merge; в репозитории представлены веса Safetensors для Transformers. Размер — около 10,6 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает разговорный режим, а среди языковых меток указан корейский. Она подходит для диалогов и генерации текста на корейском, а также для экспериментов с объединённой моделью. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует указания авторства, распространения производных на той же лицензии и запрещает коммерческое использование.

Это дообученная модель генерации текста на базе GPT-2, разработанная fpadovani и обученная с использованием TRL. Она предназначена для продолжения текста и ответов на запросы в формате диалога; в карточке приведён пример ответа на открытый вопрос. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Карточка не сообщает результаты оценки качества, состав обучающих данных или поддерживаемые естественные языки, поэтому пригодность для конкретных языков и задач следует проверять на собственных примерах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель fpadovani/swe-latn-10mb-100mb_seed3407 — дообученная версия goldfish-models/swe_latn_10mb, созданная с помощью TRL на архитектуре GPT-2. Она предназначена для генерации текста в ответ на запросы; карточка показывает пример диалогового вызова через Transformers pipeline. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет 512 токенов, веса опубликованы в формате safetensors. Репозиторий создан 20 июня 2026 года. Лицензия в предоставленных данных не указана.

lewtun/tailsft-repro-smoke-tail50 — дообученная с помощью TRL языковая модель на базе allenai/OLMo-2-0425-1B. Она использует архитектуру OLMo 2 с плотной трансформерной моделью для генерации текста и поддерживает диалоговый формат. В карточке приведён пример ответа на вопрос пользователя; размер модели — 1,3 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Модель рассчитана на текстовые запросы и выдаёт текст. Её можно использовать для экспериментов с диалоговой генерацией и ответами на открытые вопросы. Карточка не приводит оценки качества, конкретный состав обучающих данных или дополнительные ограничения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это дообученная с помощью TRL модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе fpadovani/tam-taml-100mb-ppt-Dp-100mb_seed3407. Пример в карточке показывает генерацию ответа на открытый вопрос; модель предназначена для продолжения текста и диалоговых ответов в сценариях, где достаточно короткого контекста. Модель использует формат Safetensors и доступна через Transformers. Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не уточняет размер модели, языки обучения или лицензию, поэтому их нельзя надёжно описать.

Модель Francesca9805 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/tam_taml_100mb на базе архитектуры GPT-2. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для продолжения диалога или ответа на открытые вопросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; длина контекста составляет 512 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors и библиотека Transformers. Подробности о языке обучения и качестве ответов в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Textolite 24B V.2 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная OddTheGreat на основе четырёх моделей: Delta-Vector/Rei-24B-KTO, Doctor-Shotgun/MS3.2-24B-Magnum-Diamond, OddTheGreat/Mechanism_24B_V.1 и zerofata/MS3.2-PaintedFantasy-v2-24B. Модель содержит 23,4 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, прежде всего ролевые диалоги в жанрах приключений и симуляции жизни, а также творческую прозу. По карточке, модель сохраняет контекст и следует инструкциям на достойном уровне; она тестировалась с Mistral V7-Tekken T1.01. Поддерживаются английский и русский языки, длина контекста — до 131 072 токенов. Модель принимает и генерирует текст, распространяется в формате Safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

inflatebot/thorn-0.55 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из anthracite-org/magnum-12b-v2 и Fizzarolli/MN-12b-Rosier-v1. Модель построена на архитектуре Mistral, имеет около 12,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель подходит для интерактивного написания историй и продолжения текста по пользовательским запросам. В каталоге для базовой модели указано создание историй по заголовку и тегам, в том числе откровенного контента; это характеристика базовой модели, а не отдельная гарантия для данного объединения. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов. Весы опубликованы в формате safetensors и имеют тип bfloat16. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

l3utterfly/tinyllama-1.1b-layla-v1 — языковая модель, разработанная l3utterfly при финансировании Layla Network. Это дообученная на наборах диалогов ShareGPT модель семейства Llama для многоходовых бесед; она использовалась как базовая модель офлайн-персонального помощника Layla. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно 2048 токенов. В репозитории представлены веса PyTorch; число параметров в метаданных указано как 1B. Лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для диалогового помощника, который работает локально и отвечает на запросы пользователя в формате «User / Assistant». Ограниченный контекст и небольшой размер модели могут снижать качество сложных рассуждений и обработки длинных бесед; в карточке нет результатов оценки качества.

tinyllamamolesftultrachatep3 — языковая модель примерно на 1 млрд параметров с архитектурой MixtralMoleForCausalLM типа MoE. Согласно карточке, модель обучена с нуля на наборе данных generator; метаданные также отмечают поддержку чатового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Контекст составляет 2048 токенов, веса опубликованы в формате safetensors. Модель создана автором репозитория ondevicellm; лицензия в предоставленных данных не указана. В README приведён результат оценки Loss 1,1127, но описания набора оценки и ограничений нет.

Havoc999 разработал Tiny OpenHermes — чат-модель на базе TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0, дообученную методом LoRA на датасете teknium/OpenHermes-2.5 с помощью TRL SFTTrainer. Это плотная языковая модель семейства Llama с 1 млрд параметров, форматом весов safetensors и контекстом 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и выполнения инструкций, преимущественно на английском языке. В карточке приведены результаты тестов на PIQA, HellaSwag и ARC-Challenge: модель показывает базовые способности в повседневных задачах на здравый смысл, но слабее справляется со сложными научными вопросами и многошаговыми рассуждениями. Она может галлюцинировать, поэтому важные факты нужно проверять; её настройка безопасности ограничена базовым выравниванием TinyLlama. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

fpadovani/tur-latn-10mb-after-ppt-Dp-10mb-ckpt500_seed455 — дообученная на TRL языковая модель на архитектуре GPT-2, созданная на основе fpadovani/tur-latn-10mb-ppt-Dp-10mb_seed455. Она предназначена для генерации текста и может отвечать на открытые вопросы в формате диалога. Контекст модели составляет 512 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. В карточке не приведены сведения о лицензии, поэтому условия использования определить нельзя.

Voila-Tokenizer — аудиотокенизатор семейства Voila от Maitrix, построенный на архитектуре EnCodec и представленный в формате safetensors. Он предназначен для преобразования аудио в представление, пригодное для работы голосовых языковых моделей и обратного преобразования в аудио; в карточке Hugging Face основная задача отмечена как audio-to-audio. Проект Voila описывает применение токенизатора в единой системе голосовых задач, включая распознавание речи, синтез речи, перевод речи и голосовой диалог в реальном времени. В метаданных перечислены английский, китайский, французский, немецкий, японский и корейский языки. Для семейства Voila заявлены потоковая обработка с низкой задержкой и поддержка множества голосов; конкретные параметры и результаты для этого токенизатора отдельно не приведены. Модель распространяется по лицензии MIT.

X1AOX1A/WorldModel-Stabletoolbench-Llama3.1-8B — дообученная авторами модели X1AOX1A версия Meta Llama 3.1 8B для генерации текста в диалоговом формате. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель дообучена на наборе stabletoolbench_train_175183; метаданные также отмечают возможность чата. Её можно применять для генерации ответов в диалогах и экспериментов с дообучением Llama 3.1 на данных StableToolBench. README не описывает целевое поведение модели, результаты оценки или ограничения, поэтому качество выполнения вызовов инструментов по этим материалам подтвердить нельзя. Лицензия обозначена как other; конкретные условия использования в предоставленных данных не раскрыты.

TeeZee/Xwin-LM-70B-V0.1_Jannie — объединённая модель на базе Xwin-LM-70B-V0.1 и LLaMA-2-Jannie-70B-QLoRA. Она построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит около 68,7 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы и художественные сценарии с контентом SFW и NSFW. В README отмечено, что модель может переключаться между обычным и откровенным контентом. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет 4096 токенов. Карточка не сообщает о поддержке конкретных естественных языков. Использование распространяется по лицензии Llama 2.

ShenaoZ/0.0001_idpo_same_6iters_iter_3 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная на версиях наборов данных updated и original. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге; контекст модели составляет до 32 768 токенов. Модель представлена в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. Карточка не описывает результаты оценки, конкретные сценарии применения или ограничения качества. Поддержка русского языка не подтверждена данными карточки и метаданными.

Astrea-RP-v1-3B — текстовая генеративная модель для диалогов и ролевого общения, опубликованная Aryanne. Это плотная причинная языковая модель семейства StableLM Epoch с 2,7 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. В README рекомендован формат промпта Vicuna, но автор отмечает, что можно использовать и другие форматы. Модель создана слиянием task arithmetic из euclaise/Ferret-3B, stabilityai/stablelm-zephyr-3b, euclaise/Echo-3B и Aryanne/Astridboros-3B; веса опубликованы в формате safetensors. Карточка указывает английский язык. Автор предполагает, что к модели применима лицензия StableLM Zephyr для некоммерческого использования, поэтому условия лицензирования слияния требуют проверки перед применением.

Aurbliterated_Qwen2_7B — созданная с помощью mergekit языковая модель на архитектуре Qwen2, объединяющая natong19/Qwen2-7B-Instruct-abliterated и три адаптера LoRA от ResplendentAI. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В объединение входят модификации, связанные с темами sissification и Soul; базовая модель описана как модификация Qwen2-7B-Instruct с ослабленными направлениями отказа. Карточка не содержит оценок качества или подробных инструкций по применению. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели yubi12/autotrain-crypto-degen-tweet-generator-v1 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.

q3fer/distilbert-base-fallacy-classification — модель классификации текста, дообученная автором на базе distilbert-base-uncased на наборе Logical Fallacy Dataset. Она определяет один из 14 классов логических ошибок и связанных категорий: ad hominem, ad populum, appeal to emotion, circular reasoning, equivocation, fallacy of credibility, fallacy of extension, fallacy of logic, fallacy of relevance, false causality, false dilemma, faulty generalization, intentional и miscellaneous. Модель предназначена для автоматического выявления логических ошибок в отдельных текстовых фрагментах, например в аргументах и утверждениях. Архитектура — DistilBERT для классификации последовательностей; базовая модель uncased, поэтому регистр текста не учитывается. Максимальная длина контекста составляет 512 токенов. В карточке указана поддержка английского языка, а лицензия модели — MIT.

distillspec-smollm-cnn-fkl — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, дообученная автором с помощью TRL. Она предназначена для генерации ответов в формате чата и запускается через Transformers как модель задачи text-generation. В репозитории указано 361,8 млн параметров и контекстное окно 2048 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель можно использовать для генерации ответов на пользовательские вопросы и ведения простого диалога. Карточка не сообщает, на каких данных и для каких специальных областей проводилось обучение. Базовая модель в README обозначена как None, поэтому установить её по карточке нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Dolly_Shygmalion-6b-Dev_V8P2 — объединённая языковая модель TeH_Venom на основе GPT-J-6B-Shinen, databricks/dolly-v1-6b и Pygmalion-6b DEV (V8 / Part 2), смешанных в пропорции 20:20:60. Это плотная авторегрессионная модель GPT-JForCausalLM примерно на 6 млрд параметров, предназначенная для продолжения диалога и генерации ответов в формате переписки. Она принимает текст и генерирует текст на английском языке; длина контекста — 2048 токенов. Модель рассчитана на разговорное использование, в том числе через KoboldAI. Смешивание весов призвано сочетать свойства исходных моделей, но может ослаблять отдельные качества; формальной оценки нет. В README отмечены возможные гендерные, профессиональные, расовые и религиозные предубеждения, а также умеренная склонность к NSFW-контенту. Лицензия — Apache-2.0; автор рекомендует ответственное использование.

Eclectic-Maid-10B — слитая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная автором карточки с помощью mergekit. Веса объединены методом DARE TIES на основе Eclectic-Maid-10B-p1 с компонентами Eclectic-Maid-10B-p2; размер модели — 10,4 млрд параметров, формат — safetensors. Модель предназначена для диалогов и ролевых сценариев в Silly Tavern. В карточке упоминается совместимость с форматами Alpac Roleplay, ChatML и noromaid. Модель принимает текст и генерирует текст; длина контекста составляет 32 768 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.