I.7Речь, диалоги и встречи

EVA Qwen2.5 14B — плотное текстовое чат-обучение на базе Qwen2.5-14B, созданное Kearm и Auri полным дообучением всех параметров на смеси синтетических и естественных данных. Модель ориентирована на ролевые диалоги и написание историй; в обучающую смесь вошли данные для инструкций, структурированного письма, ролевых карточек и коротких рассказов. Модель принимает текстовые запросы в формате ChatML и генерирует текст. Размер составляет 14 млрд параметров, базовая модель поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README рекомендованы температура 0,7, top-p 0,8 и штраф за повторы 1,03; авторы отмечают, что модели подходят низкие значения температуры и не подходит сэмплер Min-P. Распространяется под лицензией Apache-2.0.

Evathene-v1.1 — диалоговая языковая модель на 71,5 млрд параметров, созданная Sophosympatheia слиянием Nexusflow/Athene-V2-Chat и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.2 методом TIES на базе Qwen2.5-72B. Модель рассчитана прежде всего на ролевые диалоги и создание историй; автор также отмечает, что она может подходить для других задач, но не приводит результатов их проверки. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. В README автор рекомендует настраивать Min-P, штраф за повторения и температуру под конкретный сценарий; модель может выдумывать детали или отклоняться от заданного сценария. Репозиторий распространяется в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Fenrir-X-26B-A4B — мультимодальная диалоговая модель семейства Gemma 4, созданная Vortex5 слиянием пяти моделей, включая Gemma 4 IT, версии для рассуждений, художественного письма и ролевого взаимодействия. Модель построена на архитектуре Gemma4ForConditionalGeneration и распространяется в формате safetensors; в метаданных для неё указаны возможности чата и анализа изображений. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов, интерактивной прозы, создания персонажей и написания длинных историй с развитием сюжета. Она также принимает изображения и выдаёт текст, что позволяет использовать её для диалога с визуальным контекстом. README не сообщает размер параметров или длину контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений; поведение и устойчивость результата могут зависеть от выбранного сценария и запроса.

Hanames-90B-L3.1 — экспериментальная разговорная модель, созданная автором карточки слиянием Hermes 3 и Hanami-x1 на базе Llama 3.1. Веса объединены методом stack merge с небольшим применением SLERP; дополнительного предварительного обучения не проводилось. Модель содержит 90,9 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и творческого письма. Она работает с текстом и использует шаблон чата ChatML; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Автор описывает её как необычную и интересную для экспериментов, но предупреждает, что слияние может ухудшать сложные логические рассуждения и вызывать неожиданные ошибки и странное поведение. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Han LLM 7B v1 — языковая модель Wannaphong Phatthiyaphaibun для генерации текста и диалогов на тайском языке. Она дообучена методом LoRA на наборе han-instruct-dataset v2.0 и основана на scb10x/typhoon-7b. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для тайскоязычных пользователей: она может отвечать на запросы и вести диалог. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Авторы предупреждают о возможном смещении из-за обучающих данных и не рекомендуют использовать модель для математики, программирования и других языков. Результаты следует проверять.

Модель Francesca9805 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/ind_latn_100mb, построенная на архитектуре GPT-2. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для продолжения текста и ответов на запросы в формате диалога. Модель хранится в формате safetensors и имеет контекстное окно 512 токенов. Карточка показывает пример генерации ответа на вопрос, но не описывает специальную предметную область или языковую специализацию. Качество и надёжность ответов могут зависеть от запроса; короткое контекстное окно ограничивает работу с длинными текстами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель fpadovani/ind-latn-100mb-ppt-shuff-dyck-10mb_seed455 — дообученная версия goldfish-models/ind_latn_100mb, созданная с использованием TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста; в README приведён пример диалогового запроса и указано получение продолжения текста через Transformers. Модель предназначена для генерации ответов и текстовых продолжений. Её архитектура — GPT2LMHeadModel, формат весов — safetensors, длина контекста — 512 токенов. Язык обучения или поддерживаемые естественные языки в доступных данных не установлены. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

InfinityKuno-2x7B — экспериментальная языковая модель на основе объединения Endevor/InfinityRP-v1-7B и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. Разработчик объединил эти модели в архитектуру MoE с заявленным размером 2×7B; метаданные указывают архитектуру Mixtral, класс MixtralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса Safetensors, а карточка также упоминает вариант GGUF. Модель предназначена для генерации текста и ролевых диалогов; README указывает форматы промптов Alpaca, Extended Alpaca и Roleplay-Alpaca. Метаданные отмечают английский язык и контекст длиной 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 72,32. Модель помечена как экспериментальная и как не подходящая для всех аудиторий; метаданные также содержат тег NSFW. Лицензия — Apache-2.0.

Модель fpadovani/isl-latn-10mb-ppt-Dp-100mb_seed455 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/isl_latn_10mb. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры GPT-2, предназначенная для генерации текста по запросу; в карточке приведён пример ответа на открытый вопрос. Модель запускается через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Контекст составляет 512 токенов. Сведения о лицензии и целевом языке в доступной карточке и метаданных отсутствуют.

fpadovani/ita-latn-10mb-10mb_seed3407 — созданная fpadovani дообученная модель на основе goldfish-models/ita_latn_10mb. Это плотная авторегрессионная GPT-2 (GPT2LMHeadModel), обученная с помощью TRL и предназначенная для генерации текста по запросу. В карточке приведён пример ответа на открытый вопрос в формате диалога; модель можно запускать через Transformers. Контекст модели составляет 512 токенов. Метаданные указывают формат весов safetensors и задачу text-generation. README не уточняет языки обучения, качество или специализированную область применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

J.O.S.I.E.v4o-8b-stage1-beta1 — экспериментальная текстовая модель-ассистент семейства Llama, разработанная Isaak-Carter на основе unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit. Модель дообучена с помощью Unsloth и TRL на датасете Isaak-Carter/j.o.s.i.e.v4.0.1o; в метаданных указано около 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога с ассистентом J.O.S.I.E. и описана как базовая версия для дальнейшего обучения. Карточка помечает её как бета-версию; данных о специализированных задачах, кроме генерации текста, не приведено. Лицензия — Apache-2.0.

Keiana-L3-Test5.75-8B-13.5 — слитая модель семейства Llama 3 от Kaoeiri для генерации текста и диалогов с персонажами. Она объединяет несколько моделей Keiana и Undi95/Llama-3-LewdPlay-8B методом model_stock; веса представлены в формате Safetensors, конфигурация слияния использует float16. Размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для разговорных и ролевых сценариев, в том числе с откровенным содержанием. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий. Автор предупреждает, что текущая слитая модель обычно не тестировалась; возможны ошибки словаря.

KhanomTan LLM Instruct — тестовая языковая модель для тайского языка, разработанная Wannaphong Phatthiyaphaibun. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 3,3 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на тайском языке. Модель рассчитана на контекст до 2048 токенов и опубликована в формате Safetensors для библиотеки Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке она обозначена как тестовая, поэтому её пригодность и качество для прикладных сценариев следует проверять отдельно.

KobbleTinyV2-1.1B — компактная языковая модель на архитектуре Llama, дообученная создателем репозитория на небольшой выборке Kobble Dataset. Модель содержит около 1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленное окно контекста — 2048 токенов. README описывает обучение с помощью qLoRA на одной мобильной видеокарте RTX 2060 менее чем за два часа. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции, многоходового ролевого общения и создания художественных историй, в том числе провокационного и эротического содержания. Для инструкций приведён шаблон Alpaca; датасет также включал диалоги и фрагменты прозы. README не называет исходную базовую модель, поэтому её идентификатор установить нельзя. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Автор не гарантирует происхождение, безопасность или статус авторских прав модели и материалов датасета; обучение на небольшой выборке и короткий контекст могут ограничивать качество и применимость.

L3-Blackfall-Summanus-v0.1-15B — экспериментальная разговорная языковая модель, созданная kromeurus слиянием L3-Aethora-15B-V2 и L3-Blackened-Sunfall-15B методом TIES. Модель основана на плотной архитектуре Llama и содержит 14,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 8192 токена. Распространяется в формате safetensors, использует библиотеку Transformers и лицензию CC BY-SA 4.0. Модель предназначена для генерации диалогов и художественного текста, особенно ролевых сценариев: автор отмечает связную, выразительную и более естественную речь, следование примерам и склонность к романтической тематике. В сравнении с исходными компонентами слияния она стремится сочетать грамотность и связность Aethora с более живым и раскованным стилем Blackened Sunfall. Автор считает модель экспериментальной и предупреждает, что ей может потребоваться дополнительное дообучение. Она иногда говорит от имени пользователя; высокие значения температуры могут нарушать связность, а шаблоны ChatML могут приводить к сбоям. В отдельных ролевых сценариях модель способна генерировать откровенный контент.

L3-Super-Nova-RP-8B — англоязычная текстовая модель для ролевых диалогов, разработанная Casual-Autopsy на основе серии многоэтапных слияний моделей Llama 3. Она рассчитана на творческую генерацию и более выразительное взаимодействие с персонажами; автор также отмечает способности к пошаговым рассуждениям, суммаризации и распознаванию эмоций, а также знания о человеческом теле и психике для ролевых сценариев. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и имеет контекст до 8192 токенов. Подходит для ролевых чатов через SillyTavern и другие интерфейсы генерации текста, включая сценарии с суммаризацией и эмоциональными реакциями. Веса доступны в формате safetensors; README также упоминает сторонние сборки GGUF и ExL2. Модель создана слиянием множества чекпойнтов, включая варианты для ролевого общения, инструкций, суммаризации и эмоциональных задач. Лицензия — Llama 3. Модель ориентирована на взрослые ролевые сценарии; качество отдельных заявленных способностей может зависеть от промпта и настроек генерации.

RicardoLee разработал китайскую чат-модель на базе Llama 2 Base 7B, дообученную методом полного supervised fine-tuning (SFT). Модель предназначена для генерации текста в формате диалога и для сравнения результатов полного дообучения с LoRA-версией RicardoLee/Llama2-base-7B-Chinese-50W-LoRA. Для обучения использованы 500 тысяч примеров SFT, отобранных из проекта BELLE; автор сообщает об итоговом значении loss 0,7. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 6,7 млрд параметров. Она обучалась с токенизатором Chinese-Alpaca-Plus и использует шаблон Stanford Alpaca, для которого при тестировании требуется добавить начальное приглашение. Контекст составляет 2048 токенов; заявлены китайский и английский языки. Весовая точность и подробные оценки качества в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

aifeifei798/llama3-8B-DarkIdol-2.0-Uncensored — слитая mergekit модель на архитектуре Llama 3, созданная автором репозитория на основе нескольких инструктивных и uncensored вариантов Llama 3. Она предназначена для генерации текста и диалогов, прежде всего ролевых сценариев, а также для развёртывания в локальных чат-приложениях. В README указано, что модель рассчитана на быстрые ответы и подробные, развёрнутые тексты; размер составляет 7,5 млрд параметров, контекст — 8192 токена. Модель объединяет варианты на английском, китайском, японском и корейском языках; метаданные явно отмечают английский, японский и китайский. Карточка также описывает подключение vision через отдельный Llava MMProj-файл в KoboldCpp, но метаданные классифицируют модель как генерацию текста, поэтому такая возможность зависит от соответствующего файла и поддерживающего её ПО. Указанная лицензия — llama3. Автор предупреждает, что ответы следует проверять, качество японского языка тестировалось недостаточно, а тестирование в сторонних инструментах неполное.

jsfs11 выпустил Llama-3-RPMerge-8B-SLERP — объединение моделей Undi95/Llama-3-LewdPlay-8B-evo и cgato/L3-TheSpice-8b-v0.8.3, созданное с помощью LazyMergekit методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3 с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и чат-диалоги; в метаданных указан контекст 8192 токена. Модель подходит для ролевых диалогов и генерации откровенного текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; конфигурация слияния указывает на точность float16. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

LLäMmlein 1B — немецкоязычная языковая модель на 1 млрд параметров, разработанная LSX-UniWue и обученная с нуля на кодовой базе TinyLlama. Для обучения использовались немецкая часть RedPajama V2 и набор данных LLaMmlein-Dataset. Модель построена на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста на немецком языке; её оценивали на бенчмарке SuperGLEBer. Модель принимает текст и генерирует текст. Она опубликована в формате Safetensors для библиотеки Transformers, имеет контекст длиной 2048 токенов и лицензию с обозначением «other». Подробные условия лицензии и сведения о качестве в карточке не раскрыты.

ikedachin разработал эту экспериментальную версию на основе llm-jp/llm-jp-4-8b-thinking — плотной языковой модели семейства Llama с 7,8 млрд параметров. Модель дообучена на вопросах и ответах с рассуждениями на стандартном японском языке и диалекте Имабари; её контекст составляет 65 536 токенов. Репозиторий содержит объединённые веса после дообучения LoRA в формате Safetensors, поэтому базовую модель отдельно загружать не нужно. Модель предназначена для генерации ответов на вопросы и рассуждений на японском языке, в том числе на диалекте Имабари. Шаблон чата добавляет каналы analysis_imabari и final_imabari и настройки выбора канала генерации. Это возможности шаблона данного репозитория, а не стандартные функции семейства LLM-jp-4. Разработчик предупреждает о частом повторяющемся выводе, названном «Doom Loop Phenomenon»; высокий уровень reasoning_effort также может приводить к повторам и ошибкам из-за длины вывода. Лицензия самой модели указана как other; базовая модель распространяется по Apache-2.0, а лицензия обучающих наборов — CC BY-SA 4.0.

MuXodious/Maginum-Cydoms-24B-absolute-heresy — дообученная модель генерации текста на основе Maginum-Cydoms-24B, разработанная с применением движка Heretic для abliteration. Базовая Maginum-Cydoms-24B создана слиянием нескольких языковых моделей семейства Mistral с помощью TIES, DELLA и SLERP; в README среди компонентов слияния названы Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-Text-Only, Magidonia-24B-v4.3, Precog-24B-v1, PaintedFantasy и Cydonia. Модель предназначена для генерации текста и ролевых диалогов, включая сценарии с контентом для взрослых. Она имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 23,4 млрд параметров и контекстное окно 131 072 токена. README сообщает, что после обработки Heretic показатель отказов составил 4 из 100 против исходных 62 из 100, а KL-дивергенция — 0,0307; автор отдельно отмечает, что приведённая классификация не является показателем качества модели. Модель работает с текстом и выдаёт текст; карточка не сообщает поддерживаемые естественные языки. Репозиторий использует Transformers и содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kaoeiri/Mistral-magnum_X_Cydonia-v1.3_X_Waifu-22B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием методом SLERP моделей Kaoeiri/Mistral-magnum_X_Cydonia-v1.3 и spow12/ChatWaifu_v2.0_22B. Модель содержит 22 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в чат-диалогах; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Среди возможных сценариев — ролевая переписка с персонажами и ведение диалогов в стиле визуальных новелл. Базовая ChatWaifu v2.0 22B описана как японско-английская модель для ролевых диалогов, однако языки именно итогового слияния в карточке не перечислены. Указанное в метаданных контекстное окно — 131072 токена. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC-ND 4.0, которая запрещает коммерческое использование и распространение производных версий.

DoppelReflEx/MN-12B-Kakigori — плотная языковая модель семейства Mistral объёмом 12,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей cgato/Nemo-12b-Humanize-KTO-Experimental-Latest и crestf411/MN-Slush методом SLERP. Автор описывает её как достаточно подходящую для ролевых диалогов и творческих сценариев, хотя оценка качества носит субъективный характер. Модель генерирует текст и поддерживает чатовый интерфейс; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; автор также ссылается на отдельные варианты GGUF и собственную Q6_K-квантизацию. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Модель позиционируется как экспериментальная для пробного использования; автор не приводит надёжной оценки её качества.

Mnemosyne-64M-Instruct — компактная авторегрессионная языковая модель с архитектурой Hierarchical Chunk Attention (HCA), разработанная BIBLIOKLEPT. Модель создана на основе Mnemosyne-64M: базовую версию обучили с нуля на 1,28 млрд токенов образовательных текстов, затем эту версию дообучили на 25 тысячах многоходовых диалогов UltraChat-200k для следования инструкциям и общения. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она содержит 58,7 млн параметров, использует плотную архитектуру HCA и рассчитана на контекст до 256 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Такой небольшой размер может быть полезен для компактных экспериментов с генерацией и иерархическим вниманием; короткое контекстное окно ограничивает работу с длинными запросами и документами.

MS3.2-24b-Angel — дообученная Allura модель на базе Mistral Small 3.2-24B-Instruct-2506 для ролевых диалогов, написания историй и общих задач по инструкциям. В карточке указано, что обучение включало SFT на инструкциях, прозе и ролевых данных, затем KTO на данных для письма, следования инструкциям и пользовательских предпочтений. Модель использует плотную архитектуру Mistral3ForConditionalGeneration и поддерживает текстовый диалог и анализ изображений; после текстового дообучения к весам вернули vision tower. README отмечает сильную прозу и убедительное изображение персонажей. Для работы рекомендованы токенизатор Mistral v7 Tekken и официальный код токенизации Mistral, если его поддерживает среда запуска. В репозитории указаны веса Safetensors; автор также описывает варианты квантования EXL3, GGUF и MLX. Лицензия в предоставленных данных не указана. Модель ориентирована на ролевые сценарии и свободное письмо, поэтому ответы могут зависеть от промпта и настроек генерации; независимых количественных оценок в карточке нет.

Doctor-Shotgun/MS3.2-24B-Magnum-Diamond-GGUF — это GGUF-квантизованная версия текстовой генеративной модели MS3.2-24B-Magnum-Diamond, разработанная Doctor-Shotgun и подготовленная с использованием llama.cpp. Модель ориентирована на диалоговые сценарии и текстовую генерацию; заявленный язык — английский, размер базовой модели — 24B параметров. Модель предназначена прежде всего для чат-взаимодействия и roleplay-сценариев, включая ведение повествовательного диалога, отыгрыш персонажей и генерацию художественных ответов. Она использует формат промптов Mistral v7 Tekken; README также указывает на поддержку работы с prefill, которое особенно рекомендуется для ролевых сценариев. Для запуска предлагаются библиотеки, совместимые с форматом GGUF и llama.cpp, а также интеграция с SillyTavern. К сильным сторонам относятся специализированная направленность на диалоги и roleplay, возможность локального запуска через экосистему GGUF и llama.cpp, а также свободное использование при соблюдении лицензии Apache-2.0. Ограничения включают отсутствие в представленном README точных сведений о типе и размере квантизации, длине контекста, исходной архитектуре, мультимодальности и результатах оценки качества. Модель описана только для англоязычных текстовых задач, поэтому возможности для других языков не подтверждены.

NanoColibri-Instruct — компактная разговорная языковая модель автора vovaRL, обученная с нуля при участии волонтёров и настроенная для чата. В README описана архитектура Mixture-of-Experts с 2,7 млрд параметров, из которых около 340 млн активны на каждом токене; метаданные каталога указывают 320,9 млн параметров и архитектуру HYV3ForCausalLM. Эти сведения расходятся, поэтому фактический размер модели по предоставленным данным однозначно установить нельзя. Контекст составляет 4096 токенов, модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и рассчитана на запуск в условиях ограниченной памяти: README описывает int4-контейнер около 1,2 ГБ и потоковую загрузку экспертов с диска через движок hy3.c. В приведённых автором оценках на семи задачах модель показывает среднюю точность 36,8% после обучения примерно на 5,4 млрд токенов; результаты отдельных сравнений зависят от набора и протокола оценки. Автор отмечает недостаточный объём обучения относительно более крупных моделей, ошибки в фактах, повторы и слабое многошаговое рассуждение; опубликованных замеров скорости на целевых устройствах пока нет. Лицензия — Apache-2.0.

New Dawn Llama 3 70B 32K v1.0 — авторская модель sophosympatheia, собранная методом многоуровневого слияния SLERP нескольких вариантов Llama 3 70B. Это плотная авторегрессионная модель на 69,5 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; для длинного контекста автор рекомендует alpha_rope=1. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов, написания историй и творческого письма, а также поддерживает формат инструкций Llama 3. Автор описывает её как uncensored и отмечает, что не проверял качество на других задачах. В репозитории используются веса safetensors; лицензия — Llama 3. Модель может подойти для сцен с откровенным взрослым содержанием, но качество ответов зависит от промпта и настроек сэмплирования.

NLLB-Susu v1 — модель перевода для сусу (soussou), языка Гвинеи, разработанная на основе NLLB-200-distilled-600M с дообучением и добавлением токена языка sus_Latn. Она поддерживает четыре направления перевода между сусу и французским или английским: fr↔sus и en↔sus. Модель построена на архитектуре M2M100, содержит 463,7 млн параметров и рассчитана на контекст до 1024 токенов. Модель предназначена для перевода текстов между сусу, французским и английским. В тестировании на dev-наборе указаны оценки chrF++ 48,9 для fr→sus, 44,4 для en→sus и 41,2 для sus→fr. Обучающий корпус основан на параллельных переводах Библии, поэтому модель может выбирать религиозную лексику в обычном контексте. Её ещё не проверяли носители сусу. Распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.