I.7Речь, диалоги и встречи

Модель francesca9805/rus-cyrl-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed3407 — дообученная на TRL версия goldfish-models/rus_cyrl_10mb. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-2 для генерации текста; пример в карточке показывает ответы на открытые вопросы в формате диалога. Модель загружается через Transformers, веса представлены в safetensors, контекст — 512 токенов. Модель ориентирована на генерацию коротких продолжений и ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает качество, обучающие данные или специальные прикладные области; небольшое окно контекста ограничивает работу с длинными текстами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

AndreiMaroiu/smollm2-imdb — дообученная с помощью TRL модель на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct для генерации текста в формате диалога. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 134,5 млн параметров и контекстом до 8192 токенов. Она принимает текстовые сообщения и генерирует текст; карточка демонстрирует запуск через Transformers для ответа на открытый вопрос. Название указывает на настройку для IMDb, но README не описывает обучающие данные или конкретные возможности этой специализации. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Soubrette-LLaMa-70B — экспериментальное объединение языковых моделей для диалогов и ролевого общения, созданное TareksGraveyard с помощью mergekit. Модель основана на Steelskull/L3.3-MS-Nevoria-70b и объединяет её с EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1, Anubis-70B-v1, Euryale-v2.3, Negative_LLAMA_70B и Cirrus-x1 методом SCE. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. README описывает работу как эксперимент по объединению моделей для ролевого общения, а метаданные указывают диалоговые возможности. Модель может подойти для ролевых диалогов и свободной генерации текста, однако её качество и поведение в конкретных сценариях не подтверждены оценками в карточке. Лицензия — Llama 3.3; применяйте модель в соответствии с её условиями.

Star Command R 32B v1 — разговорная модель BeaverAI, созданная дообучением Command-R-8-2024 для ролевых сценариев. Это плотная авторегрессионная модель семейства Cohere с 32,3 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Поддерживает чат и генерацию текста; использовать её можно в формате Cohere Instruct или как Text Completion. Модель предназначена для ролевого общения и продолжения текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Указана лицензия other; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты.

Модель francesca9805/swa-latn-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed455 — дообученная версия goldfish-models/swa_latn_10mb. Она построена на архитектуре GPT-2 и предназначена для генерации текста; карточка указывает, что обучение выполнялось с помощью TRL. Модель можно использовать для продолжения текста и генерации ответов на вопросы в формате диалога. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека для работы с моделью — Transformers, длина контекста — 512 токенов. В README и метаданных не приведены сведения о поддерживаемых языках и лицензии. Короткий контекст ограничивает работу с длинными запросами и документами.

Synatra-RP-Orca-2-7b-v0.1 — экспериментальная модель для генерации текста с настройкой на ролевые диалоги. Разработчик описывает её как тестовую модель с supervised fine-tuning (SFT), созданную на базе microsoft/Orca-2-7b; архитектура — плотная Llama, около 6,6 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации ответов в ролевых сценариях и диалогов по инструкциям. В README указаны форматы Alpaca (Better) и ChatML. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает версию как тестовую, поэтому качество и устойчивость ответов могут быть ограничены; отдельные сведения о языковой специализации не приводятся.

fpadovani/tam-taml-100mb-ppt-Dp-100mb_seed10 — модель генерации текста на архитектуре GPT-2, дообученная разработчиком на базе goldfish-models/tam_taml_100mb с использованием TRL. Пример в карточке показывает генерацию ответа на открытый вопрос; модель можно применять для продолжения текста и ответов в диалоговом формате через библиотеку Transformers. Контекст модели составляет 512 токенов, веса опубликованы в формате safetensors. Карточка не описывает специализацию по языку или предметной области и не приводит оценок качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

fpadovani выпустил модель tam-taml-100mb-ppt-shuff-dyck-100mb_seed3407 — дообученную версию goldfish-models/tam_taml_100mb на базе GPT-2. Модель предназначена для генерации текста; в карточке показан пример запроса в формате диалога и генерации продолжения. Она использует библиотеку Transformers, веса сохранены в формате safetensors, длина контекста — 512 токенов. Карточка не уточняет языки и предметные области обучающих данных, поэтому конкретные языковые или специализированные сценарии подтвердить нельзя. Условия лицензии в доступных сведениях не приведены.

UtopiaXL-13B — объединённая автором Undi95 модель на архитектуре Llama 2 с 12,9 млрд параметров. Веса представлены в формате safetensors; README описывает сборку в fp16 методом перестановки слоёв с помощью mergekit из нескольких моделей Llama 2 и LoRA, ориентированных на ролевые диалоги, рассказы и другие сценарии генерации текста. Для взаимодействия предлагается шаблон Alpaca с инструкцией и ответом. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям, в том числе творческих и ролевых ответов. Контекст составляет 4096 токенов. Автор представляет её как proof of concept для проверки метода объединения моделей, поэтому качество и устойчивость результатов для конкретных задач не гарантируются. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Карточка модели Jinstudio/VibeVoice-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/VibeVoice-1.5B, поэтому описание составлено по ней. VibeVoice-1.5B — модель Microsoft для синтеза выразительной длинной разговорной речи из текста, например выпусков подкастов с несколькими участниками. Это плотная модель семейства VibeVoice для Transformers; она сочетает LLM, которая учитывает контекст и ход диалога, с диффузионным модулем для генерации акустических деталей. В README указано контекстное окно 64K и генерация аудио длительностью до 90 минут с участием до четырёх разных голосов. Модель рассчитана на генерацию английской и китайской речи. Низкочастотные акустические и семантические токенизаторы с частотой 7,5 Гц предназначены для эффективной обработки длинных последовательностей. Модель может ошибаться или выдавать неожиданный и предвзятый результат; она не предназначена для музыки, фоновых звуков, речи на неподдерживаемых языках или перекрывающихся реплик. В README также отмечены риски имитации голосов и дезинформации, а коммерческое и реальное применение без дополнительной проверки не рекомендуется. Лицензия — MIT; заявленное назначение этой версии — исследования и разработка.

WesPro/Wizard-Kun-Lake_3x7B-MoE — языковая модель архитектуры Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE), опубликованная автором WesPro. Автор описывает её как модель 3x7B, созданную на основе нескольких понравившихся ему моделей для ролевых диалогов, с небольшой собственной LoRA, применённой к одному из экспертов. В метаданных указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, в частности ролевых диалогов. Репозиторий содержит веса safetensors; автор также упоминает доступную версию GGUF Q5_K_M. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Zepar-24B-v1 — экспериментальная языковая модель DarkArtsForge для генерации текста, чата, ролевых диалогов и художественных историй. Это плотная модель MistralForCausalLM на 23,4 млрд параметров, созданная слиянием Morax-24B-v2 и Paimon-24B-v2 методом adaptiveswap; в README также указан Magistral-Small-2509 как base_model для настройки слияния. Модель работает через Transformers, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка ориентирует модель на ролевые сценарии и творческое письмо; автор предупреждает, что ответы могут содержать насилие и откровенные эротические сцены. Для лучших результатов рекомендуется шаблон Mistral Tekken. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Модель francesca9805/zho-hans-100mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed10 — дообученная версия goldfish-models/zho_hans_100mb, созданная с использованием TRL. Это плотная GPT-2-модель для генерации текста, доступная в формате safetensors и предназначенная для запуска через Transformers. Модель можно использовать для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы в диалоговом формате. Её контекст ограничен 512 токенами. В карточке не описаны специализированные сценарии обучения, языковая поддержка или оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Alpesteibock-Llama-3-8B-Alpha — экспериментальная диалоговая модель kaizuberbuehler, дообученная методом QLoRA на базе NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B. Она предназначена для генерации ответов и общения на швейцарском немецком диалекте. Модель основана на плотной архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; использует шаблон ChatML и обучалась на корпусах швейцарского немецкого текста. Подходит для диалогов, ответов на инструкции и генерации текста на швейцарском немецком. Карточка указывает лицензию llama3. Это ранний экспериментальный чекпойнт, поэтому качество ответов и устойчивость к широкому кругу тем могут быть ограничены.

ArrowPro-7B-RobinHood — японская разговорная модель на архитектуре Mistral, разработанная как основа для AI-ютуберов и AI-ассистентов. Она создана на базе Local-Novel-LLM-project/Vecteus-v1 с акцентом на диалоговые способности и устойчивость к промпт-инъекциям. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. В README автор сообщает о результате около 3,84 на ELYZA-TASK100 и заявляет о высокой японской производительности среди моделей класса 7B. Это утверждения разработчика, а независимые результаты в предоставленных данных не приведены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README просит использовать её так, чтобы не причинять неудобств другим; отдельные технические ограничения не описаны.

Average Normie v1 — разговорная текстовая модель для ролевых диалогов, созданная автором jeiku. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для ролевых бесед и диалогов общего характера. Модель создана слиянием jeiku/Average_Normie_l3_v0_8B и ResplendentAI/Theory_of_Mind_Llama3; README также упоминает применение LoRA к итоговому слиянию. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Оценка качества и подробные ограничения в карточке не приведены.

Chuluun-Qwen2.5-72B-v0.08 — созданное DatToad слияние нескольких дообученных языковых моделей семейства Qwen2.5 методом Model Stock с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель на 71,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; она принимает текст, поддерживает ChatML и имеет контекст до 131 072 токенов. Основные сценарии — творческое письмо, сложные истории и ролевое общение на английском языке. Автор отмечает хорошую управляемость при написании историй и высокую вариативность ответов. Модель может быть менее связной, чем версия v0.01, выбирать странные слова или повторять диалог; для получения подходящего результата рекомендуется перегенерировать варианты и редактировать текст. README предупреждает, что модель может создавать мрачный контент. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Это разговорная текстовая модель из учебного проекта Harvard CS 2881R по безопасности ИИ, подготовленная для задания Assignment 1, этапа 3. Она основана на Qwen2.5-3B-Instruct через промежуточную модель, дообученную методом SFT и RLAIF; затем к ней применили GRPO и объединили LoRA-адаптер с весами модели. В метаданных указаны архитектура Qwen2, 3,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов. При выборе чекпойнта авторы учитывали соответствие заданной персоне, качество, правильность ответов по проверяющим критериям и склонность к зацикливанию или пропуску EOS. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README описывает учебный эксперимент, но не приводит результатов, позволяющих оценить качество модели в более широких сценариях.

Модель francesca9805/dan-latn-100mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfdiso_seed3407 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/dan_latn_100mb. Она построена на архитектуре GPT-2 и предназначена для генерации текста; пример в карточке показывает ответ на открытый вопрос в формате диалога. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Её можно использовать для генерации коротких текстовых ответов и продолжений по запросу. Карточка не описывает специализацию по предметной области или отдельную оценку качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DarkSapling-7B-v1.1 — объединённая модель на архитектуре Mistral, опубликованная TeeZee. Она создана слиянием четырёх моделей: cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser, KoboldAI/Mistral-7B-Holodeck-1, KoboldAI/Mistral-7B-Erebus-v3 и cognitivecomputations/samantha-mistral-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; размер контекста — 32 768 токенов. В карточке указан английский язык. Модель предназначена для диалогов один на один, ролевых сценариев и историй: автор отмечает эмпатичный и романтичный тон, следование карточке персонажа и инструкциям, а также переключение между обычным и откровенным содержанием. Возможны мрачные сценарии; оценки в карточке включают результаты бенчмарков рассуждения и здравого смысла. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Автор предупреждает, что она может генерировать NSFW-контент; качество результатов зависит от запросов и заданного персонажа.

DaturaCookie — объединённая методом SLERP модель ResplendentAI на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет ChaoticNeutrals/Cookie_7B и ResplendentAI/Datura_7B и предназначена для генерации текста, ролевых диалогов и непринуждённой беседы на английском языке. Заявлено окно контекста 32 768 токенов. Модель склонна генерировать материалы для взрослых. В README также заявлена поддержка изображений при использовании файла mmproj и актуальной версии Koboldcpp, однако метаданные классифицируют модель только как text-generation, поэтому мультимодальную возможность следует считать заявлением карточки, а не подтверждённой задачей каталога. Распространяется по лицензии Apache-2.0; доступны веса Safetensors и GGUF F16.

huehui выпустил Discord-Micae-Hermes-3-3B-abliterated — экспериментальную версию диалоговой модели, в которой методом abliteration удалены отказы на запросы. В основе лежит NousResearch/Hermes-3-Llama-3.2-3B-abliterated; архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 3,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и следует инструкциям, используя формат ChatML. Исходная Discord-Micae-Hermes-3-3B дообучена на одноходовых и многоходовых диалогах из набора mookiezi/Discord-OpenMicae; README описывает её обучение через LoRA, а метаданные указывают на дообучение базовой модели. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель работает через Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — MIT. README характеризует удаление отказов как грубую реализацию и proof of concept, поэтому поведение модели может быть непредсказуемым, а защитные отказы ослаблены. Основной язык диалоговых данных в доступных сведениях не уточнён.

EE-LMaid-7B-Slerp — экспериментальная слитая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная с помощью LazyMergekit. Она объединяет SanjiWatsuki/Loyal-Macaroni-Maid-7B и ND911/EE-Maid-7B-Slerp методом SLERP; последняя также основана на слиянии моделей SanjiWatsuki/Silicon-Maid-7B и maywell/Synatra-7B-v0.3-RP. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса опубликованы в формате safetensors, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ролевых диалогах с персонажами и обычном общении; README указывает на использование с SillyTavern и Min-P. Карточка характеризует слияние как экспериментальное. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Emerald-13B — текстовая генеративная модель на базе архитектуры Llama, созданная автором репозитория путём слияния Pygmalion 2, Huginn и LimaRP v3 с использованием BlockMerge_Gradient. Модель содержит 12,9 млрд параметров, опубликована в формате PyTorch fp16 и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации ответов по инструкциям и диалоговых сценариев с шаблоном Alpaca; использованные базовые модели и LimaRP указывают на ориентацию на ролевые диалоги. Карточка приводит результаты отдельных тестов Open LLM Leaderboard. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Метки репозитория предупреждают, что модель не подходит для всех аудиторий и имеет контент для взрослых.

Модель fpadovani/eng-latn-100mb-after-ppt-Dp-100mb-packed-f2-ckpt500_seed3407 — дообученная GPT-2-подобная авторегрессионная языковая модель, созданная на основе fpadovani/eng-latn-100mb-ppt-Dp-100mb-packed-fa2_seed3407. По карточке, обучение выполнялось с помощью TRL; модель опубликована в формате safetensors и запускается через Transformers. Она предназначена для генерации английского текста и ответов на вопросы в текстовом диалоге. В примере использования подаётся вопрос, после чего модель продолжает ответ; заявленное контекстное окно составляет 512 токенов. Карточка не описывает специализированную предметную область или результаты оценки качества. Из-за небольшого контекста модель подходит прежде всего для коротких запросов и ответов; качество и фактическую надёжность следует оценивать для конкретного сценария. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель Francesca9805 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/eng_latn_10mb на базе GPT-2. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для продолжения текста или ответов на запросы в диалоговом формате. Модель представлена в формате safetensors и имеет контекст длиной 512 токенов. Карточка не уточняет обучающие данные и качество ответов. Условия лицензии в доступных данных не указаны.

fpadovani выпустил дообученную с помощью TRL модель генерации текста на базе goldfish-models/eng_latn_10mb. Это плотная GPT-2 с весами в формате safetensors и контекстом 512 токенов. Модель предназначена для продолжения текста и ответов на запросы в формате диалога; в карточке приведён пример генерации ответа на вопрос. Карточка не описывает специализацию или результаты оценки качества модели. Базовая модель обозначена как англоязычная, поэтому пример использования — запрос на английском языке. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Это дообученная модель генерации текста на базе goldfish-models/eus_latn_100mb, созданная с использованием TRL и библиотеки Transformers. Пример в карточке показывает генерацию ответа на открытый вопрос в формате диалога. Модель построена на архитектуре GPT-2, использует веса safetensors и имеет контекст длиной 512 токенов. Карточка не описывает целевые языки и специализированные области применения, поэтому её назначение можно охарактеризовать только как генерацию текста общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

yzhuang/gemma-1.1-7b-it_fictional_chinese_v1 — дообученная авторами модели на основе Google Gemma 1.1 7B IT с использованием набора данных generator. Это плотная авторегрессионная модель семейства Gemma для генерации текста и диалогов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. В метаданных указаны 8,2 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов по запросу. README не описывает специализацию, обучающие данные подробнее, оценку качества или ограничения, поэтому назначение, связанное с художественным китайским текстом, нельзя подтвердить по доступным сведениям. Лицензия — Gemma.

Iced Lemon Cookie — объединённая модель на базе семейства Mistral, созданная автором FallenMerick с помощью mergekit и метода TIES. В объединение вошли пять моделей: saishf/Multi-Verse-RP-7B в качестве базовой, а также Undi95/BigL-7B, KatyTheCutie/LemonadeRP-4.5.3, icefog72/IceLemonTeaRP-32k-7b и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое ролевое взаимодействие на английском языке; максимальный контекст — 32 768 токенов. Её можно использовать для интерактивного ролевого общения и генерации продолжений диалога или художественного текста. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors, а README указывает лицензию CC BY 4.0. Качество и поведение могут зависеть от формулировки запроса и выбранных параметров генерации; специфические ограничения в карточке модели не описаны.