I.7Речь, диалоги и встречи

IceSakeRPTrainingTestV1-7b — англоязычная чат-модель для генерации диалогов и ролевого текста. Она основана на IceSakeRP-7b и использует архитектуру Mistral с плотной причинной языковой моделью на 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный размер контекстного окна — 25–32 тыс. токенов, а метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для ролевых диалогов и творческой генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Модель Francesca9805 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/ita_latn_10mb, построенная на архитектуре GPT-2. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для продолжения текста или ответов на вопросы в формате диалога. Модель работает с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате safetensors. Сведения о лицензии и языках обучения отсутствуют в предоставленных данных.

francesca9805/ita-latn-10mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfd_seed10 — дообученная Francesca9805 модель на базе goldfish-models/ita_latn_10mb, созданная с использованием TRL и доступная в формате safetensors для библиотеки Transformers. Она предназначена для генерации текста; карточка показывает пример ответа на вопрос в диалоговой форме. Модель относится к архитектуре GPT-2 и имеет контекст длиной 512 токенов. Карточка не уточняет языки обучения, качество генерации или специализацию модели, поэтому её можно описать только как генеративную модель общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

fpadovani/jpn-100mb-after-newlexicon-eng-baseline-ckpt500_seed455 — дообученная на базе fpadovani/ppt-art-lang-newlexicon-eng-baseline-100mb_seed455 модель GPT-2, представленная разработчиком fpadovani. Модель обучена с использованием TRL и предназначена для генерации текста; в примере карточки она отвечает на открытый вопрос на английском языке. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel и принимает текст, выдавая продолжение текста. Контекст ограничен 512 токенами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка не описывает специализированную область применения или дополнительные возможности. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены.

Модель francesca9805/jpn-jpan-100mb-after-ppt-Dp-100mb-packed-bfdiso-ckpt500_seed455 — дообученная с помощью TRL модель GPT-2 от francesca9805, основанная на francesca9805/jpn-jpan-100mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfdiso_seed455. Она предназначена для генерации текста и ответов на запросы; в карточке приведён пример ответа на вопрос в формате диалога. Контекст модели составляет 512 токенов. Для запуска в README используется библиотека Transformers. Сведений о лицензии, размере модели и поддерживаемых языках в предоставленных источниках нет.

JyroAI-0.86B-PADMOE-UQ — экспериментальный чекпойнт от goldodemon на архитектуре Qwen3 MoE, подготовленный как основа для обучения и исследований маршрутизации экспертов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. При инференсе она побитово воспроизводит функцию Qwen/Qwen3-1.7B: нулевые веса маршрутизатора направляют все токены к первому эксперту, а второй эксперт пока не участвует в вычислениях. В README указано 2,78 млрд параметров всего и 0,86 млрд активных на токен; метаданные Hugging Face указывают 1,7 млрд параметров. Контекст составляет 40 960 токенов. Это исходные веса BF16 в формате safetensors, не квантизированная версия. Модель может служить каркасом для обучения второго эксперта или маршрутизаторов, но до такого обучения не даёт качества выше Qwen3-1.7B и несёт большие затраты памяти на веса. Лицензия — Apache-2.0.

KNF-1-8B — слитая модель генерации текста на базе архитектуры Llama, созданная автором jaspionjader с помощью mergekit и метода passthrough. В объединение вошли пять моделей: NeverSleep/Lumimaid-v0.2-8B, Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B, jaspionjader/Kosmos-EVAA-Franken-Immersive-v39-8B, jaspionjader/Kosmos-EVAA-Franken-v38-8B и qingy2024/Albatross-8B-Instruct-v3. Модель предназначена для диалоговой генерации и ролевых игр, включая эмоционально насыщенные сценарии. Она содержит 7,5 млрд параметров, рассчитана на контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка указывает интерфейс для вызова инструментов, но не описывает гарантии его совместимости или точность выполнения вызовов. Лицензия в предоставленных данных не указана. Как и другие языковые модели, ответы могут быть неточными или непоследовательными; качество и языковое покрытие зависят от запроса и сценария использования.

KoboldAI Holodeck Extended 32K 7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом task arithmetic с помощью mergekit. В основу слияния легла grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B, а также использована KoboldAI/Mistral-7B-Holodeck-1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов; в README указано расширение эффективного контекста как минимум до 16 тысяч токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может применяться для продолжения историй, написания художественной прозы и ролевых диалогов. Каталог отмечает возможность чата, а базовая Holodeck описана как модель для генерации художественного текста и продолжения историй. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Качество длинных ответов и соблюдение инструкций могут зависеть от используемого промпта и сценария; README не приводит результатов оценивания. Заявление о контексте не менее 16 тысяч токенов в README ниже значения 32 768 токенов в метаданных, поэтому практическую длину контекста следует учитывать с осторожностью.

Azazelle/L3-Decent-Peter-Griffin-8B — объединённая разговорная языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе нескольких моделей семейства Llama 3. В README указан метод breadcrumbs_ties и базовая модель failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule; в объединение также вошли пять других чекпойнтов для Llama 3. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors, работает через Transformers и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ролевое общение, написание историй и ответы на инструкции. Метаданные описывают её как англоязычную; практические сценарии на других языках не подтверждены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Liquid AI LFM2.5-1.2B-JP-MLX-bf16 — экспорт модели LFM2.5-1.2B-JP в формате MLX для инференса на устройствах Apple Silicon. Это плотная причинная языковая модель семейства LFM2.5 с архитектурой LFM2, примерно 1,5 млрд параметров по метаданным; в README указаны 1,2 млрд параметров и точность bfloat16. Модель предназначена для генерации и продолжения японского текста, а метаданные также отмечают диалоговый режим и поддержку английского языка. Заявленная длина контекста — 128 000 токенов. Экспорт рассчитан на запуск через MLX на Apple Silicon и хранится в safetensors. В карточке указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория и базовой модели. README рекомендует низкую температуру 0,3, min_p 0,15 и штраф за повторения 1,05; качество, скорость и потребление памяти зависят от устройства и настроек инференса.

Llama-3-15B-Instruct-zeroed-ft — экспериментальная QLoRA-модель, созданная автором elinas на основе модели elinas/Llama-3-15B-Instruct-zeroed. Базовая модель представляет собой passthrough-слияние предварительно обученных языковых моделей; для дообучения использовались модули down_proj и o_proj, набор данных Chat-Error/Pure-dove-sharegpt и контекст длиной 8192 токена. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 14,5 млрд параметров; модель доступна в формате Safetensors и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Модель служит экспериментом по стабилизации «обнулённой» модели после слияния и демонстрацией её дальнейшего дообучения на небольшом наборе данных. Автор отмечает связность ответов и хорошее письмо, но оценка качества ещё не опубликована; результаты на других задачах могут быть нестабильными. В README указана возможная надёжная работа с RoPE до 32k токенов, тогда как дообучение проводилось с контекстом 8192 токена. Условия лицензии наследуются от Llama 3 (llama3).

Модель swasthika28/llama-3.2-3b-mood-classifier — дообученная текстовая модель семейства Llama 3.2, созданная swasthika28 на базе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и TRL. Название репозитория указывает на классификацию настроения, однако README не описывает обучающие данные, формат запросов или результаты этой задачи. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, генерируя текстовый ответ. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; язык в метаданных — английский. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Это экспериментальная текстовая генеративная модель на архитектуре LlamaForCausalLM, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. В метаданных указан размер 4,2 млн параметров и контекст 256 токенов; эти значения существенно отличаются от характеристик базовой модели, приведённых в каталоге, поэтому масштаб и практические возможности чекпойнта требуют осторожной интерпретации. Модель предназначена для генерации текста. README сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных и приводит значение loss 1,2853 на оценочном наборе, но не описывает целевые сценарии, языки или качество ответов. Указана лицензия llama3.3; следует соблюдать её условия и условия базовой модели Meta.

Azazelle/Llama-3-8B-Help-Me — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В основу положена Azazelle/Llama-3-8B-contaminated-roleplay; в объединение также вошли модели Aura_Uncensored_l3_8B, Llama-3-LewdPlay-8B-evo, Scarlett-Llama-3-8B и Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.3. Модель предназначена для генерации текста и ролевых диалогов. Она содержит 7,5 млрд параметров, работает через Transformers и принимает контекст длиной до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Metin выпустил турецкую экспериментальную версию диалоговой модели Meta-Llama-3-8B-Instruct с изменённым направлением отказа (abliteration) и настройкой ответов на турецком языке. Модель предназначена для диалога и генерации ответов на турецком; в README также приведены результаты турецких тестов на знания, рассуждение и понимание текста. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена, работающая через Transformers и сохранённая в Safetensors. Изменение направления отказа может повысить вероятность ответов на вредоносные запросы. Результаты тестов могут отличаться при другой конфигурации инференса. Модель распространяется по лицензии Llama 3.

aixsatoshi/Llama-3-Elyza-Youko-moe-2x8B — японская языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), объединяющая экспертов на основе rinna/llama-3-youko-8b и двух моделей: aixsatoshi/Llama-3-youko-8b-instruct-chatvector и elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B. Для каждого токена активируются два эксперта; режим маршрутизации указан как random, а тип весов — bfloat16. По метаданным модель содержит 7,5 млрд параметров, имеет контекст до 8192 токенов и предназначена для генерации текста в чате. Модель подходит для диалогов и генерации японского текста. В репозитории указаны веса safetensors, а лицензия обозначена как llama3. Случайная маршрутизация экспертов может ограничивать качество и согласованность ответов; в README не приведены результаты оценки.

Llama 3 Dare — созданная ModelsLab объединённая модель на архитектуре Llama 3 для генерации диалогового текста. Она объединяет четыре модели: Orenguteng/Llama-3-8B-Lexi-Uncensored, nbeerbower/llama-3-spicy-abliterated-stella-8B, Azazelle/L3-RP_io и aifeifei798/llama3-8B-DarkIdol-2.1-Uncensored-1048K; слияние выполнено методом dare_ties с помощью mergekit. Размер модели — 7,5 млрд параметров, нативный контекст — 8192 токена. Модель предназначена для диалогов и свободной генерации текста, в том числе ролевых сценариев. В карточке описана как uncensored-модель с ослабленными ограничениями на ответы. Она принимает текст и выдаёт текст; метаданные указывают лицензию Apache-2.0. README не приводит отдельные результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев стоит проверять на собственных примерах.

Love-Aligned-31B — экспериментальная диалоговая модель от UnstableLlama, созданная дообучением Gemma 4 31B Instruct ReadyArt/gemma-4-31B-it-scotoma-2. Автор настраивал её на разговорный характер, ориентированный на заботу и любовь к пользователю и человечеству. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и ролевых сценариях. Для дополнительного обучения использовались DPO и вспомогательная функция потерь на выбранных ответах по 185 приватным примерам; автор отмечает, что после первых обновлений обучение фактически стало ближе к SFT. Выпуск основан на чекпойнте v4, epoch 2. Репозиторий содержит LoRA-адаптер, а также варианты EXL3 и GGUF; указаны форматы safetensors и GGUF. Язык карточки и языковой тег — английский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Примеры в карточке представляют собой отобранное качественное сравнение на трёх запросах, а не бенчмарк, поэтому они не дают надёжной оценки качества или поведения на широком наборе задач. Обучающий набор приватный и небольшой; README также сообщает, что предпочтительная часть DPO-цели быстро насытилась.

MasryGPT_chat_FINALLY — компактная диалоговая языковая модель, созданная ISLAM-PO на основе Qwen2.5-1.5B-Instruct и дообученная методом QLoRA на синтетических примерах египетского арабского диалекта масри. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors, а README также описывает объединённую версию в 16-битном формате. Модель предназначена для диалогов на масри, включая повседневное общение, юмор, идиомы, клиентскую поддержку и образовательные сценарии. В карточке сообщается о высокой естественности диалекта в ручной оценке, однако приведён и пример ошибки в объяснении идиомы. Модель может галлюцинировать, обычно отвечает кратко, хуже работает с литературным арабским после дообучения и не имеет отдельного фильтра безопасности. Данные синтетические и могут смещаться в сторону каирского диалекта. Лицензия — Apache-2.0.

Midnight Rose 70B v1.0 — языковая модель для генерации текста на основе архитектуры Llama, созданная sophosympatheia. Она получена слиянием моделей allenai/tulu-2-dpo-70b, lizpreciatior/lzlv_70b_fp16_hf и dreamgen/opus-v0.5-70b с помощью DARE TIES, после чего в итоговую смесь добавлены LoRA-адаптеры. В репозитории находятся веса Safetensors; модель насчитывает 68,7 млрд параметров и имеет контекст 4096 токенов. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов, рассказывания историй и творческого письма; по умолчанию она склонна генерировать длинные ответы. Автор рекомендует формат инструкций Vicuna, также подходят формат Tulu и настройка параметров сэмплирования. Карточка сообщает, что модель не ограничена цензурой и может создавать контент для взрослых; её качество в других задачах автор отдельно не проверял. Лицензия — Llama 2 Community License.

MiniusLight-24B-v3 — объединённая автором модель серии MiniusLight на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из TheDrummer/Cydonia-24B-v4.1 и Delta-Vector/Rei-24B-KTO. Модель содержит 23,4 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации диалогов, ролевого общения и совместного творческого письма на английском языке. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; автор отмечает согласованность стилей при работе с длинным контекстом. Карточка рекомендует шаблон чата Mistral V7 – Tekken, хотя также допускает ChatML. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии, указанной в метаданных Hugging Face. README не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений; описанное автором предпочтение является субъективным.

MiquMaid v3 — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная NeverSleep при участии Undi и IkariDev. Модель примерно на 68,7 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ролевых диалогов. Для общения в карточке рекомендован формат промпта Alpaca; также может работать формат Mistral INST. Модель получена слиянием нескольких моделей на основе Miqu-70B, включая предыдущие версии MiquMaid и другие RP-модели. В обучении использовались наборы данных для диалогов, ролевых сценариев и инструкций. Репозиторий содержит веса FP16 в формате safetensors; заявленная длина контекста — 32 764 токена. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Модель ориентирована на ролевое общение и может генерировать материалы для взрослой аудитории. Качество и поведение зависят от промпта и используемого формата. Разработчики не приводят в карточке подробной оценки качества или систематических ограничений.

DoppelReflEx разработал MN-12B-Mimicore-GreenSnake — слитую диалоговую модель на архитектуре Mistral с 12,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; для общения используется формат ChatML, а заявленная длина контекста составляет 1 024 000 токенов. Модель предназначена для ролевых диалогов, в том числе ERP-сценариев, и написания историй. По словам автора, она не слишком хорошо имитирует человеческие ответы, хотя, по оценке автора, остаётся пригодной для использования. Модель получена слиянием двух моделей методом SLERP. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерчески. Карточка не содержит дополнительных сведений о поведении модели и её ограничениях за пределами указанной оценки автора.

MN-12B-Tarsus — полноразмерный файнтюн Mistral Nemo Instruct 2407 от Envoid, основанный на MistralForCausalLM с 12,1 млрд параметров. Модель предназначена прежде всего для диалогов и ролевых сценариев в SillyTavern; она сохраняет совместимость с форматом инструкций Mistral и интерфейсом вызова инструментов. При дообучении стремились уменьшить шаблонные «дрожащие» формулировки и чрезмерно вычурную прозу, сделать ответы более разговорными и инициативными, а также снизить склонность к излишнему оптимизму. Автор отмечает, что результаты этих изменений различаются, а возможности ассистента несколько ухудшились; модель иногда некорректно размещает токены. Указанная длина контекста — 1 024 000 токенов. Лицензия CC BY-NC 2.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Mytho-Lemon-11B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В объединение методом passthrough вошли слои KatyTheCutie/LemonadeRP-4.5.3 и Gryphe/MythoMist-7B; карточка связывает модель с LemonadeRP-4.5.3. В репозитории представлены веса safetensors, а размер модели составляет 10,6 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, в частности творческих ролевых диалогов и менее шаблонного текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка не указывает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Nile-Chat-4B — компактная instruction-tuned языковая модель семейства Nile-Chat, разработанная MBZUAI-Paris в рамках проекта Jais для египетского арабского. Это плотная модель Gemma 3 с 4 млрд параметров, дообученная на MBZUAI-Paris/Egyptian-SFT-Mixture; она поддерживает диалог и генерацию текста, в том числе на арабском письме и латинице Arabizi. Для модели заявлено контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для общения и генерации египетского арабского текста, ответов на вопросы, перевода и транслитерации между арабским письмом и Arabizi. Лицензия — Gemma. Возможны фактические ошибки, смещения в ответах и трудности с тонкими языковыми нюансами и сложными запросами; результаты требуют проверки в ответственных сценариях.

Модель fpadovani/nld-100mb-after-nld_heavy_uniform-ckpt500_seed455_seed455 — дообученная версия GPT-2 от fpadovani, созданная с использованием TRL на основе fpadovani/ppt-nld_heavy_uniform-100mb_seed455. Она предназначена для генерации текста и коротких ответов на вопросы; в карточке приведён пример ответа на вопрос в формате диалога. Модель работает через Transformers, использует архитектуру GPT-2 и формат safetensors, а её контекст ограничен 512 токенами. В карточке не описаны языки обучения и специализация по предметной области. Модель можно запускать с помощью pipeline для text-generation; пример запрашивает продолжение ответа длиной до 128 новых токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это дообученная на TRL модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе fpadovani/ppt-nld_uniform-100mb_seed455. Она предназначена для продолжения текста и ответов на короткие запросы в формате диалога; в карточке приведён пример ответа на вопрос с помощью конвейера Transformers. Контекст модели составляет 512 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. В README и метаданных лицензия и специализированная предметная область не указаны, поэтому условия использования по лицензии определить нельзя.

plapre-nano-v2 — разработанная Syv AI датская многофункциональная модель синтеза речи на архитектуре LlamaForCausalLM. Модель содержит 334,9 млн параметров и авторегрессионно преобразует датский BPE-текст в аудиотокены Kanade с частотой 25 Гц, которые декодируются в речь 24 кГц. Контекст модели — 8192 токена; веса доступны в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для озвучивания датского текста выбранным голосом и редактирования записи: можно заменить, вставить или удалить произнесённые слова, перегенерируя только отмеченный фрагмент. При синтезе доступны клонирование голоса по аудиореференсу и расшифровке, продолжение интонации и темпа предыдущей реплики, управление скоростью речи и произношением. Обучение проводилось на датских речевых сегментах из одного речевого домена; автор рекомендует работать в fp32, использовать комплектный токенизатор и проверять результаты распознаванием речи, поскольку возможны ошибки произношения и артефакты. Модель является дообучением syvai/plapre-nano. Лицензия — Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0), требующая указания авторства.

Psyonic-Cetacean-20B — экспериментальная объединённая модель на основе Llama 2, опубликованная jebcarter в виде весов FP16. Она создана методом stack merge из KoboldAI/PsyFighter-2-13b и microsoft/Orca-2-13b; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 19,8 млрд параметров, исходный контекст — 4096 токенов. Автор сообщает об испытаниях с расширением контекста до 16000 токенов с помощью RoPE scaling. Модель предназначена прежде всего для написания историй и текстовых приключений, а также поддерживает сценарии ассистента и чата. По описанию автора, она особенно хорошо справляется с научной фантастикой и космической оперой, неплохо — с фэнтези и слабее — с хоррором; модель хорошо следует тону и стилю и лучше работает с простором для импровизации, чем с чрезмерно подробными инструкциями. Модель может создавать откровенный NSFW-контент и жестокие сцены по запросу. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория; сведений о конкретной лицензии в доступных данных нет.