I.7Речь, диалоги и встречи

Модель francesca9805/tam-taml-10mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfdiso_seed455 — дообученная Francesca9805 версия goldfish-models/tam_taml_10mb. Это компактная плотная языковая модель архитектуры GPT-2, обученная с помощью TRL и сохранённая в формате safetensors. Она предназначена для генерации текста и ответов на текстовые запросы; в карточке приведён пример диалогового промпта. Контекст модели составляет 512 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель francesca9805/tam-taml-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed10 — дообученная с помощью TRL текстовая генеративная модель на базе goldfish-models/tam_taml_10mb. Она использует архитектуру GPT-2 и предназначена для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы; в карточке приведён пример диалогового запроса. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Данных о специализации по языкам или прикладным областям нет. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

The_Creeping_Darkness-X2-16B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Bumoch как слияние нескольких моделей. В README описаны MagMell, Darkstar и Lyra V4, а также Vortex5/Prototype-X-12b и Mistral-Nemo-Instruct-2407-12B-MPOA-v1; каталожные метаданные связывают её с Bumoch/The_Creeping_Darkness-X-16B. Модель содержит 16,4 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалог. Автор сообщает, что модель обычно поддерживает длинные разговоры, иногда учитывает детали из контекста примерно в 10 тысяч токенов и может выступать собеседником или рассказчиком. Её характер описан как разговорчивый, мрачный и временами чрезмерно эмоциональный; качество ответов непостоянно, иногда модель говорит за пользователя или отвечает бессвязно. В метаданных указан контекст до 131 072 токенов, но README не подтверждает качество работы на всей этой длине. Доступны форматы Safetensors и GGUF; лицензия — Apache-2.0.

Theia-21B-v1 — текстовая модель BeaverAI и Steelskull, дообученная на основе NeMoria 21B от Steelskull. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 20,7 млрд параметров, представленная в формате safetensors; метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и поддержку чата. Дообучение включало обучение на продолжение текста, ролевые сценарии и инструкции. По отзывам тестировщиков, модель лучше справляется с ролевой игрой, повествованием и созданием выразительной прозы. Модель предназначена для генерации текста в чате, ролевых диалогов и написания историй. В карточке приведён формат диалога Mistral и отмечено, что пробел после `[/INST]` перед `{{char}}:` влияет на качество ответа; также рекомендуется использовать DRY. Лицензия обозначена как `other`, поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели. Отзывы о качестве основаны на сообщениях тестировщиков; количественных результатов оценки в карточке нет.

Tsukasa Llama 3 8B QLoRA — разговорная языковая модель для генерации текста и ролевых диалогов. Её создал ludis на основе Meta Llama 3 8B Instruct, последовательно дообучив на наборах PygmalionAI/PIPPA и LimaRP. В README указано, что обучение проходило в два этапа по две эпохи, с контекстом 32 000 токенов на каждом этапе. Модель имеет плотную архитектуру Llama и около 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и ролевой игры; для запросов рекомендуется формат Llama 3 Instruct. Автор приводит настройки генерации, включая температуру 1 и Min-P 0,05, а также альтернативные параметры, которые могут уменьшить повторения ценой возможной потери достоверности. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Unity-12B — объединённая языковая модель OddTheGreat для генерации текста и диалогов. Она основана на Mistral с плотной архитектурой и содержит 12,1 млрд параметров; в метаданных заявлен контекст длиной до 1 024 000 токенов. Модель рассчитана на ролевые и эротические ролевые диалоги, а также общение на русском и английском языках. Модель предназначена для использования в SillyTavern. В карточке рекомендован формат диалога ChatML; среди сценариев названы ролевое общение и ответы чат-ассистента. Файлы опубликованы в формате safetensors, библиотека — Transformers. Это слияние моделей OddTheGreat/PartOne-12B и OddTheGreat/PartTwo-12B. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель keithdrexel/unsloth-llama-3.2-1b-tldr-unsloth-nobnb разработана keithdrexel как дообученная версия unsloth/Llama-3.2-1B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров; при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке не описаны специальные навыки TLDR, поэтому нельзя подтвердить качество суммаризации или конкретный формат диалога. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Её возможности ограничены генерацией текста; точные результаты зависят от запроса и настроек декодирования.

fpadovani/urd-arab-10mb-ppt-Dp-10mb_seed3407 — дообученная модель на базе goldfish-models/urd_arab_10mb, разработанная с использованием TRL. Это плотная авторегрессионная GPT-2 модель для генерации текста; в карточке показан пример ответа на открытый вопрос в формате диалога. Модель предназначена для продолжения текста и генерации ответов на пользовательские запросы. Она работает через Transformers, использует формат safetensors и имеет контекст длиной 512 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WaifuGemma4-26b-a4b-v1-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели WaifuGemma4-26B-A4B-v1, разработанная hiwaifu-research для ролевого общения и разговорных сценариев. Модель создана на базе Gemma 4 и дополнительно обучена методом GRPO с использованием оценочной модели, основанной на 1,2 млн анонимных пользовательских голосов в HiWaifu Arena. Она ориентирована на role-play, персонажные диалоги и интерактивное общение; заявлена поддержка английского, испанского, русского, португальского, индонезийского, арабского, тайского и французского языков. Архитектура MoE включает 25,2 млрд общих параметров, из которых 3,8 млрд активируются на каждом шаге. Репозиторий содержит weighted/imatrix-квантизации для запуска через llama.cpp; рекомендуемый вариант i1-Q4_K_M занимает около 16,8 ГБ и демонстрирует 91% совпадения наиболее вероятного токена с версией bf16. Доступны варианты размером от 10,4 до 16,8 ГБ, а также importance matrix для самостоятельного квантования. Модель обучалась на диалогах длиной 8 тысяч токенов, тогда как базовая модель поддерживает контекст до 256 тысяч токенов. Сильной стороной являются оптимизация под ролевые диалоги, хорошее сохранение качества при imatrix-квантовании и возможность запуска на видеокартах с 12–16 ГБ памяти в зависимости от варианта. Ограничения включают ухудшение качества на наиболее компактных квантизациях, отсутствие отдельной safety-настройки сверх базовой Gemma 4 и отсутствие оценки ролевого поведения при работе с изображениями. Ввод изображений возможен через vision projector из связанного статического репозитория, но эта функция не подвергалась специализированному обучению. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; для зрелого контента рекомендуется использовать только совершеннолетним.

siberian-lang-lab/wav2vec2-large-mms-1b-evenki-colab — дообученная Siberian Lang Lab модель распознавания речи на архитектуре wav2vec2. Она основана на facebook/mms-1b-all и содержит 1,3 млрд параметров; заявленная специализация — эвенкийский язык. Модель принимает аудио и преобразует речь в текст. Модель подходит для автоматической транскрипции эвенкийской речи. В README приведены результаты оценки: loss 0,7563 и WER 0,7135; конкретный набор данных и условия оценки не описаны, поэтому эти показатели сложно интерпретировать. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии CC BY-NC 4.0, которая требует атрибуции и ограничивает коммерческое использование.

Модель francesca9805/zho-hans-10mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfdiso_seed455 — дообученная с помощью TRL модель генерации текста на базе goldfish-models/zho_hans_10mb. Она использует архитектуру GPT-2 и библиотеку Transformers; модель предназначена для продолжения текста и генерации ответов на запросы в формате диалога. Контекст модели составляет 512 токенов. В карточке приведён пример генерации ответа на вопрос с ограничением до 128 новых токенов. Модель распространяется в формате safetensors. Сведения о лицензии и целевых языках в предоставленных данных отсутствуют.

ishikaa/acquisition_student_AS_confidence_medmcqa_qwen7b_10000 — разговорная модель генерации текста на архитектуре Qwen2, размещённая на Hugging Face. Карточка автоматически сгенерирована и не раскрывает автора разработки, лицензию, базовую модель или детали обучения. Название репозитория указывает на возможную специализацию в медицинских вопросах и MedMCQA, однако карточка этого назначения не подтверждает. Метаданные описывают плотную причинную языковую модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; доступны веса в формате Safetensors и библиотека Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая диалоговый шаблон. По доступным сведениям нельзя надёжно установить языковое покрытие, качество ответов или ограничения, специфичные для этой версии.

ewqr2130/alignment-handbook-zephyr-7b_ppo_5e7step_51 — экспериментальная разговорная языковая модель, дообученная разработчиком ewqr2130 методом PPO в течение 51 шага. Она предназначена для генерации текста в диалоге. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Короткая карточка не описывает качество ответов, используемые данные или языки, поэтому практические возможности сверх разговорной генерации по имеющимся сведениям оценить нельзя.

AlpacaCielo2-7b-8k — языковая модель семейства Llama 2, опубликованная автором репозитория totally-not-an-llm. Это слияние трёх моделей: Nous-Hermes, Guanaco и LimaRP; в README также перечислены Hermes-LLongMA-2, Guanaco QLoRA и LimaRP LoRA как исходные модели. Модель предназначена прежде всего для творческого письма и ролевых диалогов, а также подходит для других сценариев чат-бота. Модель содержит 6,6 млрд параметров, имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и контекст до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; для диалога автор рекомендует шаблон с ролями System, Human и Assistant либо формат LimaRP. README характеризует модель как преимущественно несдерживаемую, но отмечает, что от Guanaco унаследованы некоторые ограничения выравнивания. Репозиторий распространяется по лицензии Llama 2. README упоминает GPTQ- и GGML-квантизации, однако в метаданных текущего репозитория указан формат PyTorch; доступность конкретных квантованных файлов следует проверять отдельно.

Карточка модели soob3123/amoral-gemma3-4B-v2-qat на Hugging Face совпадает с карточкой soob3123/amoral-gemma3-27B-v2-qat, поэтому описание составлено по ней. Amoral-Gemma-3 — дообученная модель на архитектуре Gemma 3, разработанная автором репозитория soob3123 на основе google/gemma-3-27b-it-qat-q4_0-unquantized. Она предназначена для диалоговой генерации аналитически нейтральных ответов на чувствительные и спорные вопросы, с упором на фактическую точность, сдержанный тон и снижение оценочных формулировок. Модель содержит 28,3 млрд параметров, поддерживает контекст до 131 072 токенов и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы. В карточке заявлен английский язык; базовая модель Gemma 3 мультимодальна, однако эта версия указана как текстовая. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает желаемый стиль ответов, но не приводит количественных оценок качества или результатов сравнительных испытаний; нейтральность и фактическая точность зависят от запроса и могут не достигаться во всех случаях.

mergekit-community/another_nsfw_test — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В объединение вошли DreadPoor/Alita99-8B-LINEAR, huihui-ai/deepthought-8b-abliterated, mergekit-community/mergekit-model_stock-fpfjlqs и mergekit-community/ohnoes_now_nsfw; базовой моделью указана DreadPoor/Alita99-8B-LINEAR. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors, работает через библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 131072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе историй и ответов на чувствительные темы. В метаданных отмечен признак not-for-all-audiences, поэтому её контент может быть неприемлем для любой аудитории. Поддерживаемый естественный язык в предоставленных данных не обозначен. Сведения о лицензии отсутствуют в доступных источниках.

sweetpapa/anti-phish-gemma-3-270m-test1 — компактная модель генерации текста из семейства Gemma 3, опубликованная пользователем sweetpapa. В доступной карточке разработчик, исходная модель и назначение дообучения не описаны; по имени модели можно предположить ориентацию на антифишинговую тематику, но это не подтверждено документацией. Модель содержит около 257 млн параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для использования через библиотеку Transformers. Метаданные также указывают на форматы и экосистему safetensors, GGUF и llama-factory, а также на conversational-сценарии. Поддерживаемые естественные языки в источниках не приведены. Модель можно применять для генерации продолжений текста и диалоговых ответов в приложениях, однако опубликованные материалы не содержат результатов оценки, описания обучающих данных, рекомендаций по применению или подтверждения эффективности в обнаружении фишинга. Лицензия в карточке не указана, поэтому условия распространения и коммерческого использования следует уточнить у владельца модели.

Модель francesca9805/arb-arab-100mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed10 — дообученная на базе goldfish-models/arb_arab_100mb генеративная языковая модель семейства GPT-2. Разработчик указывает, что модель обучалась с помощью TRL; веса опубликованы в формате safetensors и предназначены для использования через Transformers. Модель выполняет генерацию текста и принимает запросы в формате диалога. Контекст ограничен 512 токенами. Карточка демонстрирует генерацию ответа на вопрос, но не описывает отдельную предметную специализацию или поддерживаемые языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Bigger-Body-8b — дообученная модель для генерации текста и ролевого чата, разработанная allura-org. Она предназначена для ролевых сценариев и диалогов; автор карточки заявляет о высокой пригодности для ролевой игры. Модель построена на Mistral и содержит 7,5 млрд параметров, работает с контекстом до 32 768 токенов и доступна в формате Safetensors для Transformers. Карточка указывает на высокое качество английского языка и более ограниченную поддержку китайского. Для общения приведён шаблон чата с системной инструкцией и сообщениями пользователя и ассистента. Указана лицензия «other» без подробных условий, поэтому перед использованием следует проверить лицензионные сведения репозитория. Модель ориентирована на ролевые сценарии, в том числе с участием взрослых и детей; карточка не описывает конкретные меры безопасности.

BigMaid-20B-v1.0 — языковая модель TeeZee на архитектуре Llama, полученная чередованием слоёв модели KatyTheCutie/EstopianMaid-13B с самой собой. Итоговая плотная модель содержит около 19,8 млрд параметров и использует формат safetensors; максимальный контекст — 4096 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и ролевых сценариев. Автор отмечает сохранение качеств исходной модели, большую склонность к абстрактному и лёгкому юмору и возможность генерации контента для взрослых. В карточке приведены результаты отдельных тестов рассуждения и здравого смысла, но они не гарантируют качество в других задачах.

Mystic2242/BTAI-First-Ais-SLM — компактная языковая модель для генерации текста, опубликованная на Hugging Face. В метаданных указаны библиотека Transformers, архитектурное семейство Llama и объём 134,5 млн параметров; модель поддерживает задачу text-generation и имеет контекст до 2048 токенов. Модель может применяться для локальной генерации продолжений текста, создания коротких ответов, черновиков и диалоговых сценариев в приложениях на базе Transformers. Наличие тегов conversational указывает на возможность использования в разговорных интерфейсах, однако README не содержит сведений о конкретных языках, обучающих данных, методах дообучения или результатах оценки. Из-за отсутствия подробной карточки модели нельзя подтвердить её качество, фактическую языковую специализацию, устойчивость к ошибкам или пригодность для критически важных задач. Лицензия и разработчик в предоставленных источниках не указаны.

CognitiveFusion-4x7B-bf16-MoE — экспериментальная языковая модель, созданная Kquant03 совместно с NeuralNovel. Это FrankenMoE на архитектуре Mixtral: в качестве экспертов объединены Loyal-Macaroni-Maid-7B, Dolphin-2.6-Mistral-7B, Silicon-Maid-7B и Panda-7B-v0.1. Репозиторий содержит веса SafeTensors в формате BF16; в метаданных указан размер 7,1 млрд параметров и контекст 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста, особенно творческого письма, повествования и диалогов. Авторы отмечают, что объединение экспертов Panda, Silicon Maid и Dolphin должно поддерживать творческий стиль и рассуждения; это заявленные авторами качества, а не гарантия результата. Карточка описывает модель как нестабильную по меркам FrankenMoE: маршрутизатор экспертов не обучался совместно с ними, поэтому возможны галлюцинации и непредсказуемые ответы. Для запуска требуется память, достаточная для размещения весов всех экспертов. Лицензия — Apache-2.0.

Edentns/DataVortexS-10.7B-dpo-v1.9 — диалоговая языковая модель команды, указанной в карточке, дообученная на базе beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B. Модель построена на архитектуре Llama с 10,7 млрд параметров и предназначена для генерации ответов в формате Alpaca Chat; в репозитории также заявлен шаблон диалога для чата. Модель ориентирована прежде всего на общение и ответы на вопросы на корейском языке. В README приведены результаты оценки на корейских тестах Ko-BEST и Ko-LLM-Leaderboard. Контекст составляет 2048 токенов, веса доступны в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с атрибуцией, но некоммерчески.

Модель arefehRajabian/deepseek_r1_finetune_16bit_persian — дообученная версия Qwen3 для генерации текста и диалогов. Она создана на основе unsloth/deepseek-r1-0528-qwen3-8b-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; в репозитории указаны веса Safetensors и около 7,6 млрд параметров. Модель предназначена для текстовых запросов и ответов в чат-сценариях, а заявленное контекстное окно составляет 131 072 токена. Название указывает на настройку для персидского языка, однако README не приводит сведения о тренировочных данных или результаты оценки персидских возможностей. Метаданные отмечают английский язык. Модель выпущена разработчиком arefehRajabian под лицензией Apache-2.0; качество ответов и применимость к конкретным задачам следует проверять отдельно.

MergedQwen2-0.5B0.2 — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором репозитория слиянием DELLA через mergekit. В качестве базовой модели использована Qwen2-0.5B, а также включена модель debias_Qwen2-0.5B. Число параметров составляет около 493,7 млн; веса опубликованы в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно применять для коротких ответов на запросы, черновиков текста и простых разговорных сценариев. В метаданных указан контекст до 131 072 токенов. Карточка не сообщает лицензию или результаты оценки качества. Размер модели ограничивает её возможности в сложных рассуждениях и специализированных задачах; слияние само по себе не подтверждает эффективность снижения предвзятости.

Dot — текстовая модель для рассуждений, разработанная MTEnt. Репозиторий содержит базовую модель с 9,82 млрд параметров и отдельное рекуррентное ядро, которое повторно применяет слои декодера с обучаемыми остаточными связями. По метаданным модель дообучена на Qwen/Qwen3.5-9B; заявленный контекст составляет 262 144 токена, лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и задач, требующих пошагового рассуждения. Для Dot v0.4 приведены внутренние измерения на синтетических наборах задач, использованных при подготовке обучения; более поздний v0.5 Stage 1 проверен на ограниченном наборе пространственных примитивов. Эти результаты не подтверждают широкие способности к рассуждению или решению ARC-AGI. README называет выпуск экспериментальным и исследовательским, а модель — текстовой. Для загрузки обученного рекуррентного ядра требуется специальный загрузчик из репозитория: стандартный AutoModelForCausalLM загружает только базовую часть. Пакет BF16 занимает около 20 ГБ до выделения памяти для работы; в README подтверждён только описанный запуск на H200. Нет независимой проверки безопасности, смещений, многоязычности, программирования или производственного применения. Модель может выводить промежуточные рассуждения.

Eclectic-Maid-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ролевых сценариях. В README отмечена совместимость с настройками Alpac Roleplay, ChatML и noromaid в SillyTavern. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Eugleo/exp085-chat-d26-r10-042644dae684-sft-dc782403 — экспериментальная чат-модель, разработанная в рамках исследования exp-085 по декорреляции и повторному включению персональных корпусов при дообучении. Это плотная авторегрессионная модель семейства nanochat GPT с архитектурой NanochatGPTForCausalLM, примерно 1,2 млрд параметров и контекстом 2048 токенов. Модель дообучена на базе nvidia/ClimbMix в течение одной эпохи по рецепту chat-SFT; в карточке указаны наборы smoltalk, mmlu и personas_replay. Модель предназначена для диалоговой генерации текста на английском языке. Карточка описывает её как исследовательский артефакт, связанный с экспериментом, а не как готовую универсальную систему. Для запуска используется библиотека Transformers и требуется доверенная загрузка удалённого кода для архитектуры nanochat GPT. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но не коммерческое использование.

Модель francesca9805/hin-deva-100mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfd_seed455 — дообученная на TRL генеративная модель на базе goldfish-models/hin_deva_100mb. Она использует архитектуру GPT-2 и предназначена для генерации продолжения текста и ответов на текстовые запросы; в карточке показан пример диалогового запроса. Модель работает с текстом, использует библиотеку Transformers и имеет контекст до 512 токенов. Карточка не приводит подробностей о языковых возможностях, составе обучающих данных или качестве ответов. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Это объединённая модель генерации текста на архитектуре Llama, созданная сообществом mergekit-community методом Model Stock с помощью mergekit. В основу слияния вошли HumanLLMs/Human-Like-LLama3-8B-Instruct и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B, а также модели для ролевого общения и длинных историй и модель, дообученная на Wikibio. Размер модели — 7,5 млрд параметров, нативная длина контекста — 8192 токена; веса доступны в формате Safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации и ролевых сценариев, в том числе с контентом для взрослых. Карточка не сообщает результаты оценки качества или подробные инструкции по использованию, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять самостоятельно. В метаданных указана пометка «not-for-all-audiences»; лицензия не приведена.