I.7Речь, диалоги и встречи

Aura v2 — англоязычная текстовая генеративная модель ResplendentAI, созданная как слитая версия моделей семейства Mistral. Она предназначена для ролевого общения и выразительной генерации текста; карточка отмечает поэтичный стиль, эмоциональную окраску и склонность к коротким ответам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для многоходового диалога рекомендуется формат ChatML. При высокой температуре модель может чрезмерно разрастаться в прозе; автор советует температуру не выше 1,5 и Min P 0,05. Также отмечена переобученность, а следование форматам с кавычками и звёздочками может быть нестабильным. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

AVA-Mistral-7B-V2 — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная Mehdi Hosseini Moghadam для ответов на вопросы на персидском языке. Версия V2 обучалась на 300 тысячах пар вопрос–ответ; карточка отмечает, что работа над проектом продолжается. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Контекст — до 32 768 токенов. Она предназначена для диалога и ответов на вопросы; в карточке приведены примеры сравнения ответов с другими моделями, но количественные результаты не представлены. В репозитории указаны веса Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не приведена, поэтому условия использования определить нельзя.

ChatBox-unrestricted — небольшая разговорная языковая модель автора Zhaoming213, построенная на архитектуре Llama и предназначенная для генерации текста в диалогах. Автор сообщает, что обучал её на этапах предобучения и supervised fine-tuning на собственных наборах данных, очищенных от шаблонных отказов, оговорок и нравоучительных ответов. Модель рассчитана на эксперименты с генерацией ответов без таких шаблонных отказов. В репозитории указаны 25,8 млн параметров и контекст до 32 768 токенов в метаданных; таблица README приводит max_seq_len 512. Эти сведения расходятся, поэтому практическую длину контекста следует проверять при использовании. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка помечает китайский язык. Веса представлены в формате Safetensors и формате Transformers-Llama. Лицензия — Apache-2.0. Автор предупреждает, что ответственность за последствия использования несёт пользователь.

Chunky-Lemon-Cookie-11B — объединённая модель генерации текста, созданная автором репозитория с помощью mergekit из пяти предварительно обученных моделей, включая варианты Kunoichi, Silicon-Maid, LemonadeRP, Fimbulvetr и Mistral. В объединении применены методы passthrough и task arithmetic. Модель предназначена для генерации текста и ролевых сценариев на английском языке. Она построена на архитектуре Mistral с плотной causal language model, содержит 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 70,23. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии CC BY 4.0. Карточка перечисляет GGUF-квантизации, но не содержит конкретных вариантов или файлов. Качество и поведение могут зависеть от используемого промпта и сценария; результаты бенчмарков не гарантируют качество в конкретной задаче.

Tejasvisudugureddy/distilled_chat_ocra — разговорная языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 134,5 млн параметров. Модель создана обучением с нуля; сведения об авторе в карточке не раскрывают разработчика отдельно от имени репозитория. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Заявлена длина контекста 8192 токена. Она распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Карточка не описывает обучающие данные, качество, целевые сценарии или ограничения модели. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Draconia-Overdrive-32B — диалоговая языковая модель, созданная автором Mawdistical (@Mawnipulator) при дополнительном участии @xtristan, @ArtusDev, @SaisExperiments и ALLURA-ORG. Это дообученная версия THUDM/GLM-4-32B-0414 с плотной архитектурой GLM-4 и примерно 31,6 млрд параметров; модель доступна в формате safetensors и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для творческой генерации текста, ролевых диалогов и разговорных сценариев на английском языке. В карточке отдельно указано предупреждение о явном контенте; это следует учитывать при выборе модели и настройке пользовательских сценариев. Автор рекомендует температуру 1,0–1,1 и Min P 0,02–0,05, приводя также пример пресета для генерации. Модель распространяется по лицензии MIT. README ссылается на отдельную коллекцию GGUF-квантованных версий, однако описанная здесь версия указана в формате safetensors.

Модель eng-100mb-after-wc-uniform-oldlex-jpn-ckpt500_seed10_seed10 — дообученная GPT-2-подобная языковая модель, созданная fpadovani на основе fpadovani/ppt-wc-uniform-oldlex-jpn-100mb_seed10 с использованием TRL. Она предназначена для генерации английского текста в ответ на запросы; пример в карточке показывает формат вопроса и продолжения ответа. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, веса представлены в формате safetensors, контекст составляет 512 токенов. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Erotophobia-24B-v2.0 — слитая модель на основе Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit для генерации текста и ролевого общения. В README указано, что это многоэтапное объединение моделей: промежуточные ветви Mind, Heart и Soul объединены финальным методом DELLA. В составе есть модели для ролевого общения и модели с дистиллированными знаниями; README также описывает объединение направлений с обновлённой информацией о мире и абляцией ограничений. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 23,4 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Её предполагаемые сценарии — диалог от лица персонажей, ролевая проза и творческое письмо. Репозиторий содержит веса safetensors; автор сообщает, что модель всё ещё тестируется. Лицензия в предоставленных данных не указана.

fpadovani выпустил дообученную на базе goldfish-models/eus_latn_100mb модель GPT-2 для генерации текста. Модель обучена с помощью TRL; карточка демонстрирует диалоговый ввод и генерацию продолжения в Transformers. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст ограничен 512 токенами, формат весов — safetensors. В карточке нет сведений о специализированной области применения или ограничениях качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

fpadovani/eus-latn-10mb-100mb_seed10 — дообученная модель семейства GPT-2 от fpadovani, созданная на основе goldfish-models/eus_latn_10mb с использованием TRL. Она предназначена для генерации текста; в карточке приведён пример ответа на вопрос в формате диалога. Модель работает с текстом, имеет контекст 512 токенов и опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не уточняет языки и специализированные области применения. Лицензия в предоставленных данных не указана. Основание модели — дообучение goldfish-models/eus_latn_10mb.

G4-31B-Musica-v1 — дообученная AuriAetherwiing мультимодальная модель на базе Google Gemma 4 31B IT, предназначенная для ролевых диалогов, написания историй и общения. Она использует архитектуру Gemma4 и принимает текст и изображения; основной сценарий карточки — генерация ответов в разговорном формате. README описывает настройку для следования инструкциям, генерации историй и ролевых сценариев, а также поддержку режимов с рассуждением и без него. Автор отмечает хорошую управляемость модели и разнообразие вариантов ответа. Иногда модель может пропускать рассуждение, даже если оно включено; по наблюдению автора, повторная генерация обычно помогает. Модель выпущена в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. В README указан LoRA-вариант, однако эта карточка описывает дообученную модель, а не отдельный адаптер.

mesolitica/gemma-2B-16k-instructions — это дообученная модель семейства Gemma, созданная Mesolitica на наборе инструкций на малайском языке. Она генерирует ответы в формате диалога и использует шаблон чата Gemma Instruct. Модель подходит для ответов на вопросы и выполнения инструкций на малайском языке, включая вопросы о малайзийских организациях и общественных темах. Модель имеет плотную архитектуру GemmaForCausalLM и 2,5 млрд параметров. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Карточка описывает её как быструю демонстрацию возможностей дообучения базовой модели, поэтому качество ответов может быть непостоянным. Указано, что механизмы модерации минимальны. Лицензия в доступных данных не указана.

DavidAU представил Gemma 3 1B IT Heretic Extreme Uncensored Abliterated — экспериментально обработанную версию Gemma 3 1B IT, созданную методом abliterating с помощью Heretic v1.0.1 для снижения частоты отказов. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 1 млрд параметров для диалогов и генерации текста; она принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Автор сообщает о 3 отказах из 100 запросов против 99 из 100 у исходной модели и KL-дивергенции 0,33. Модель предназначена для диалогов и генерации контента с меньшим числом отказов, включая ролевые сценарии; для откровенного или грубого стиля иногда требуется явно задать лексику и уровень детализации. Эти показатели приведены автором и не описывают качество на других задачах. Карточка не указывает лицензию, поэтому условия использования следует сверить с репозиторием базовой модели Google Gemma 3 1B IT.

Карточка модели guccigidda/gemma-3-1b-it-heretic-extreme-uncensored-abliterated на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/gemma-3-1b-it-heretic-extreme-uncensored-abliterated, поэтому описание составлено по ней. DavidAU представил Gemma 3 1B IT Heretic Extreme Uncensored Abliterated — экспериментально обработанную версию Gemma 3 1B IT, созданную методом abliterating с помощью Heretic v1.0.1 для снижения частоты отказов. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 1 млрд параметров для диалогов и генерации текста; она принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Автор сообщает о 3 отказах из 100 запросов против 99 из 100 у исходной модели и KL-дивергенции 0,33. Модель предназначена для диалогов и генерации контента с меньшим числом отказов, включая ролевые сценарии; для откровенного или грубого стиля иногда требуется явно задать лексику и уровень детализации. Эти показатели приведены автором и не описывают качество на других задачах. Карточка не указывает лицензию, поэтому условия использования следует сверить с репозиторием базовой модели Google Gemma 3 1B IT.

Карточка модели Justbackup/gemma-3-1b-it-heretic-extreme-uncensored-abliterated на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/gemma-3-1b-it-heretic-extreme-uncensored-abliterated, поэтому описание составлено по ней. DavidAU представил Gemma 3 1B IT Heretic Extreme Uncensored Abliterated — экспериментально обработанную версию Gemma 3 1B IT, созданную методом abliterating с помощью Heretic v1.0.1 для снижения частоты отказов. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 1 млрд параметров для диалогов и генерации текста; она принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Автор сообщает о 3 отказах из 100 запросов против 99 из 100 у исходной модели и KL-дивергенции 0,33. Модель предназначена для диалогов и генерации контента с меньшим числом отказов, включая ролевые сценарии; для откровенного или грубого стиля иногда требуется явно задать лексику и уровень детализации. Эти показатели приведены автором и не описывают качество на других задачах. Карточка не указывает лицензию, поэтому условия использования следует сверить с репозиторием базовой модели Google Gemma 3 1B IT.

Goetia 26B A4B v1.6 — объединённая модель на основе семейства Gemma 4, собранная автором карточки с помощью mergekit-exp и метода moe_della. В состав вошли языковые модели и адаптеры, ориентированные на диалоги, рассуждения, художественный стиль и генерацию историй; базой для слияния указана google/gemma-4-26B-A4B-it. Архитектура Gemma4ForConditionalGeneration, формат весов safetensors, библиотека Transformers; каталог определяет поддержку изображений и текста. Модель предназначена для диалогов и творческого письма: продолжения сцен, генерации сюжетов и подсюжетов, ролевых игр, художественных текстов в жанрах фэнтези, ужасов, романтики и научной фантастики. Карточка описывает версию 1.6 как обновление с более новыми Orion и Pantheon, улучшенной lm_head и заменой Dark Goetia на Boulesis v1. Основной язык по тегам — английский. Автор отмечает, что у модели сохраняются отказы и стандартная устойчивость к попыткам обхода ограничений. Лицензия — Apache-2.0.

Модель francesca9805/hin-deva-10mb-after-ppt-Dp-100mb-packed-bfdiso-ckpt500_seed455 — дообученная на TRL версия GPT-2 от автора francesca9805, основанная на francesca9805/hin-deva-10mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfdiso_seed455. Это плотная авторегрессионная языковая модель для генерации текста; пример в карточке показывает ответы на открытый вопрос в формате диалога. Модель работает через Transformers и имеет контекст 512 токенов. Её можно применять для продолжения текста и генерации коротких ответов на вопросы. В карточке не приведены оценки качества, поэтому пригодность для конкретной задачи следует проверять на собственных примерах. Лицензия в доступных данных не указана.

francesca9805/hin-deva-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed10 — дообученная с помощью TRL модель семейства GPT-2 на основе goldfish-models/hin_deva_10mb. Она предназначена для генерации текста; в карточке приведён пример ответа на вопрос в формате диалога. Модель использует библиотеку Transformers, веса сохранены в формате safetensors, длина контекста составляет 512 токенов. Карточка не описывает специализацию, целевые языки или результаты оценки качества, поэтому модель можно характеризовать только как генеративную. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

fpadovani/ind-latn-10mb-ppt-shuff-dyck-100mb_seed455 — модель генерации текста на архитектуре GPT-2, дообученная fpadovani на базе goldfish-models/ind_latn_10mb с использованием TRL. Она предназначена для продолжения текста и генерации ответов на текстовые запросы; в карточке приведён пример диалогового запроса и генерации до 128 новых токенов. Модель работает с текстом и имеет контекст длиной 512 токенов. Весы опубликованы в формате safetensors. Сведения о конкретных языках, качестве и ограничениях применения в карточке не приводятся; лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель Francesca9805/isl-latn-10mb-after-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso-ckpt500_seed3407 — дообученная на базе Francesca9805/isl-latn-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed3407 языковая модель архитектуры GPT-2. Обучение выполнено с помощью TRL; модель предназначена для генерации текста и ответов на короткие запросы. Пример в карточке показывает диалоговый запрос и генерацию продолжения длиной до 128 новых токенов. Модель использует библиотеку Transformers и формат весов safetensors, максимальный контекст составляет 512 токенов. В карточке не описаны специализированная область применения или поддерживаемые языки, поэтому модель следует рассматривать как экспериментальный чекпойнт общего назначения. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

fpadovani/jpn-100mb-after-wc-uniform-oldlex-jpn-ckpt500_seed3407_seed3407 — языковая модель семейства GPT-2, дообученная fpadovani на базе fpadovani/ppt-wc-uniform-oldlex-jpn-100mb_seed3407 с использованием TRL. Предназначена для генерации текста; пример в карточке показывает ответ на открытый вопрос в формате диалога. Модель работает с текстом и имеет контекстное окно 512 токенов. Она сохранена в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Данные не уточняют поддерживаемые естественные языки и лицензию, поэтому оценить языковой охват и условия использования нельзя.

Модель francesca9805/jpn-jpan-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed455 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/jpn_jpan_10mb. Это плотная авторегрессионная GPT-2 модель для генерации текста; карточка демонстрирует её использование для ответа на вопрос в диалоговом формате. Модель опубликована в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Её можно применять для продолжения текста и коротких ответов на запросы. Данных о специализированной предметной области, поддерживаемых языках и условиях лицензии в предоставленных источниках нет, поэтому назначение модели следует считать общим; качество и языковое покрытие по карточке оценить нельзя.

Kiseki-TTS — японская модель синтеза речи, разработанная telecomadm1145. Это encoder-decoder архитектура: Transformer-энкодер сочетает двунаправленное внимание и RoPE, а декодер использует Mamba2 с cross-attention. Модель предсказывает дискретные аудиокодовые токены с частотой 12,5 кадров в секунду; для преобразования их в waveform используется кодек Qwen3 TTS Tokenizer 12Hz. Модель предназначена прежде всего для синтеза японской речи из текста. Она также выполняет распознавание японской речи в текст: обе задачи обучались совместно. Декодирование Mamba2 имеет линейную сложность по длине последовательности и не требует KV-кэша. Модель дообучена на telecomadm1145/Kiseki-1.1-0.3B и распространяется по лицензии MIT. Обучение проводилось на японской ASMR-речи, поэтому голос и манера звучания смещены в сторону этой области; управления диктором и клонирования голоса нет. Качество генерации для фрагментов длиннее примерно 40 секунд не проверено. Распознавание речи является вспомогательной задачей и может уступать специализированным ASR-моделям; при синтезе возможны повторы или преждевременное завершение.

KPRA-7b — объединённая языковая модель от kainatq, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на базе kainatq/Kainoverse-7b-v0.1. В слияние вошли несколько моделей Mistral для ролевого общения, включая RP_Vision_7B, IceCocoaRP-7b, IceDrunkenCherryRP-7b, Synatra-7B, DaturaCookie_7B и InfinityRP-v1-7B. Модель предназначена для генерации текста и ролевого общения. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают библиотеку Transformers. Карточка не описывает отдельные гарантии качества или ограничения на применение. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Sunfall v0.6.1 — экспериментальная чат-модель crestf411, созданная на основе слияния make-it-funner-DPO поверх Meta Llama 3 8B Instruct и дообученная на наборах данных для ролевых диалогов, повествования и математики. Она предназначена для диалогов и написания историй в формате, совместимом с пресетом Llama 3 Instruct для Silly Tavern; в карточке также описано обучение следованию «Diamond Law». Модель имеет плотную архитектуру Llama, около 7,5 млрд параметров и контекстное окно до 131 072 токенов. В обучении использовались материалы LimaRP-DS и выборка AI-MO/NuminaMath-CoT; README отмечает расширение датасета, включая SFW-тексты. Автор характеризует модель как ранний эксперимент с пока неясной практической состоятельностью и предупреждает о проблемах форматирования математических данных в версии v0.6. Доступна в формате safetensors по лицензии Llama 3.

djuna/L3.1-Suze-Vume-2-calc — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом della на основе kromeurus/L3.1-Aglow-Vulca-v0.1-8B. В объединение также вошли Casual-Autopsy/L3-Super-Nova-RP-8B, TheDrummer/Llama-3SOME-8B-v2 и djuna/L3.1-Noraian. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и доступна в формате safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и творческих сценариях, включая ролевые беседы и создание историй. В карточке указана поддержка чата; базовые модели ориентированы на англоязычные творческие ролевые диалоги, поэтому такие сценарии являются наиболее обоснованным применением. Модель распространяется под лицензией, сведения о которой в предоставленных источниках отсутствуют.

Raniahossam33/levantine-translation-qwen2.5-7b — дообученная с помощью TRL версия инструктивной языковой модели Qwen2.5-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Qwen2, содержащая 7,1 млрд параметров и принимающая контекст до 32 768 токенов. В карточке репозиторий назван моделью для перевода на левантийский арабский, однако README не описывает языковые пары, данные или специальные настройки перевода; приведённый пример показывает обычный диалоговый запрос. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате через Transformers и поддерживает чатовый интерфейс. Доступна в формате safetensors; лицензия и конкретные ограничения использования в предоставленных данных не описаны.

PersonaPO/lfm25-1.2b-pv-neuroticism-low — дообученная PersonaPO модель для генерации текста на основе LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base. Она предназначена для диалогового использования: принимает сообщения пользователя и генерирует ответ; карточка демонстрирует такой сценарий на примере вопроса для размышления. Модель семейства LFM2 имеет плотную архитектуру Lfm2ForCausalLM, содержит 1,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 128 000 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; для запуска в README показана библиотека Transformers. Название указывает на настройку низкого уровня нейротизма (neuroticism-low), однако README не описывает метод оценки этой характеристики или подтверждённые поведенческие свойства модели. Поэтому пригодность для конкретного психологического профилирования или стабильного управления личностными чертами по карточке установить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Novaciano/Llama-3.2_1b_Jenna_Uncensored-GGUF — квантизированная разговорная модель на основе Llama 3.2 1B, дообученная на наборе Jenna Uncensored от V3N0M и опубликованная Novaciano. Модель предназначена для генерации текста и диалогов в формате Alpaca; автор сообщает о запуске на смартфоне с 3 ГБ оперативной памяти и контексте до 131071 токена. Модель распространяется в формате GGUF и рассчитана на локальный запуск, в том числе через llama.cpp. В карточке заявлена работа с темами без существенных ограничений; это может подходить для свободного диалога и создания художественных сюжетов. Оценка производительности и контекста основана на предварительных тестах автора, поэтому результаты могут зависеть от устройства и настроек. Лицензия указана как OpenRAIL. Базовая модель — meta-llama/Llama-3.2-1B; языки карточки — английский и испанский.

Это экспериментальная дообученная модель семейства Llama 3.3, созданная на основе meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. В карточке указана архитектура LlamaForCausalLM и формат safetensors; заявленный размер модели в метаданных — 3,2 млн параметров, а длина контекста — 256 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Карточка сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных и приводит значение loss 1,0474 на оценочном наборе, но не описывает сценарии применения, языки или конкретные улучшения. Лицензия — llama3.3; условия использования следует сверять с лицензией исходной модели Meta.