I.7Речь, диалоги и встречи

Rain-v0.1-8B — языковая модель, созданная Invisietch слиянием нескольких моделей Llama 3 методом DARE TIES через mergekit. Она предназначена для диалоговой генерации текста и ролевых сценариев; автор отмечает, что модель хорошо подходит для ролевого общения и является частью EtherealRainbow v0.2. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст длиной 8192 токена. Поддерживает генерацию текста и чат; сведения о конкретных естественных языках карточка не приводит. В слияние вошли mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated, Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2, Nitral-AI/Hathor-L3-8B-v.02 и grimjim/Llama-3-Luminurse-v0.2-OAS-8B. Модель рассчитана на свободные ролевые диалоги и художественное продолжение текста. Использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

RP-king-12b — слитая с помощью MergeKit языковая модель, созданная на основе пяти моделей семейства Mistral Nemo. Она предназначена для генерации диалогов, ролевых сценариев и художественного текста; автор README рекомендует использовать шаблон ChatML в SillyTavern. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. В метаданных указаны контекст до 1 024 000 токенов и языки английский и бенгальский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди возможных ограничений — качество ответа зависит от выбранного шаблона диалога и параметров генерации; README не приводит оценок качества или результатов тестирования.

fpadovani/rus-cyrl-100mb-100mb_seed455 — дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе goldfish-models/rus_cyrl_100mb с использованием TRL. Её можно применять для продолжения текста и генерации ответов на текстовые запросы; карточка показывает пример диалогового запроса, но не описывает специализированные задачи. Модель доступна в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Базовая модель ориентирована на кириллический текст, поэтому модель предназначена прежде всего для генерации на русском языке. Лицензия и сведения о размере модели в предоставленных данных отсутствуют.

Модель TienAnh/stage3-moe-ft-llavaqwen1.5-0.5b-Viet-ShareGPT-2ep_moe — дообученная версия TienAnh/stage2-ft-llavaqwen1.5-0.5B-Viet-ShareGPT-2ep, разработанная TienAnh. Это чат-модель на архитектуре MoELLaVAQwen1_5ForCausalLM с 463,6 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Файлы представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога. В названии и базовой модели указана ориентация на вьетнамский язык и данные ShareGPT, однако подробности обучения, оценок и целевых сценариев в карточке отсутствуют. Лицензия в предоставленных данных не указана.

fpadovani разработал эту модель как дообученную версию goldfish-models/swe_latn_10mb с использованием TRL. Это компактная языковая модель на архитектуре GPT-2, предназначенная для генерации текста в ответ на запросы; в карточке приведён пример диалогового вопроса и генерации ответа. Модель принимает текст и выдаёт текст, работает через библиотеку Transformers и сохраняет веса в формате safetensors. Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не уточняет обучающие данные, языки, качество ответов или специализированные области применения. Модель распространяется по лицензии, указанной в карточке Hugging Face.

Tama-JP-beta — разговорная модель для ролевых диалогов и свободного общения, разработанная на основе Qwen3-4B. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в формате чата. В README указана специализация на иммерсивных ролевых сценариях; для персонажа рекомендуется задавать системный промпт. Модель поддерживает контекст длиной до 262 144 токенов и распространяется в формате Safetensors. В метаданных перечислены английский, китайский и вьетнамский языки; обозначение JP в названии само по себе не подтверждает поддержку японского. Лицензия — MIT. Модель может генерировать контент для взрослых, поэтому её следует применять с учётом аудитории и настроек сервиса.

Cran-May/T.E-8.1 — дообученная диалоговая модель для ролевого общения, созданная на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Она использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров; принимает текстовые запросы и генерирует текст. По метаданным, модель поддерживает китайский и английский языки, а её контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для ролевых диалогов и генерации ответов в чате. Она распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая требует указания авторства, распространяет производные работы на тех же условиях и запрещает коммерческое использование. Карточка не сообщает подробностей о качестве ролевых ответов и специальных ограничениях модели.

Theta Black Gorgon 8B — слитая автором модели Babsie языковая модель для ролевых диалогов и управления сюжетом. Она объединяет OpenPipe/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-32k, Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2 и TroyDoesAI/BlackSheep-X-Dolphin методом SCE с TIES. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для ролевых сценариев, повествования и творческого письма. Она поддерживает чат, следует системным инструкциям и может вести сюжет, играть второстепенных персонажей и учитывать подробные карточки персонажей и сценарии. Автор отмечает творческий стиль, юмор и способность самостоятельно развивать сюжет. Модель может создавать откровенные эротические и графические сцены насилия; её следует считать предназначенной для взрослой аудитории. Для работы с длинным контекстом и сохранения качества диалогов автор рекомендует учитывать доступную память и не использовать низкие квантизации: они могут ухудшать выразительность, юмор и способность учитывать сложные сценарии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

The-True-Abomination-24B — объединённая языковая модель от Casual-Autopsy, созданная с помощью mergekit из нескольких предварительно обученных и дообученных моделей семейства Mistral. Она предназначена прежде всего для ролевых диалогов и работы с функциями и расширениями SillyTavern; также поддерживает генерацию текста и может выполнять рассуждения в формате legacy CoT, хотя качество рассуждений автор оценивает как несовершенное. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 23,4 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлен английский язык. Сборка объединяет модели для ролевого общения, следования инструкциям и рассуждений; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Unbound-Llama3-8B — слитая текстовая модель на архитектуре Llama, созданная автором mrcuddle с помощью mergekit и метода task arithmetic. В качестве базовой модели в README указана winglian/llama-3-8b-1m-PoSE; в объединение также вошли модели для ролевых диалогов и модели со свободной генерацией текста. Модель предназначена для генерации текста и ролевых диалогов, включая сценарии с откровенным или небезопасным содержанием. Она содержит около 7,5 млрд параметров, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Заявленная длина контекста — 1 048 576 токенов. Составной характер слияния может приводить к непредсказуемым ответам; README не приводит оценок качества или подробных ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Uncensored-Frank-Llama-3-8B — диалоговая языковая модель от ajibawa-2023, дообученная на базе Meta Llama 3 8B. Она предназначена для откровенных бесед на широкий круг тем, включая политику, спорные вопросы и личный опыт, и рассчитана на сценарии, где требуется менее ограниченный стиль ответов. Модель обучена на примерно 150 000 наборах диалогов; для общения используется формат ChatML. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, длина контекста — 8192 токена. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы на английском языке. Автор сообщает об отсутствии или минимальном уровне защитных ограничений, поэтому ответы могут затрагивать чувствительные темы и содержать нежелательный контент. Веса доступны в формате safetensors; лицензия указана как llama3.

Unslop-Magpicaro-0.55-12B — объединённая плотная языковая модель Mistral на 12,1 млрд параметров, созданная Trappu методом TIES с помощью LazyMergekit. Веса двух исходных моделей объединены с весами 0,55 для Trappu/Magnum-Picaro-0.7-v2-12b и 0,45 для TheDrummer/UnslopNemo-12B-v4.1; в конфигурации также указаны нормализация, int8-маска и формат bfloat16. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в частности для написания приключенческих историй и ролевых сценариев. Заявленная длина контекста составляет 1 024 000 токенов. Информация о лицензии и конкретных ограничениях использования в доступных данных отсутствует.

TheDrummer/UnslopNemo-12B-v1 — текстовая авторегрессионная модель семейства Mistral, разработанная TheDrummer. Это чат-модель на 12,1 млрд параметров, предназначенная прежде всего для творческого письма и ролевых диалогов. По описанию проекта Unslop, обучение было направлено на уменьшение повторяющихся шаблонов в материалах для ролевых сценариев и повышение разнообразия формулировок. Модель принимает текст и генерирует текст. В переданных метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов; карточка Hugging Face подтверждает размер около 12 млрд параметров и формат BF16. Репозиторий не содержит карточки модели с подробностями о лицензии или языковой поддержке, поэтому эти характеристики здесь не уточняются.

Карточка модели KlingTeam/VidEmo-3B на Hugging Face совпадает с карточкой KlingTeam/VidEmo-7B, поэтому описание составлено по ней. VidEmo-7B — мультимодальная модель KlingAI, созданная исследователями из Нанкайского университета, Pengcheng Laboratory и Kuaishou Technology. Она предназначена для анализа видео с фокусом на эмоциях и использует рассуждение по аффективному дереву. Модель основана на Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct и дообучена на датасете KlingTeam/Emo-CFG. Это плотная модель семейства Qwen2.5-VL с 7,1 млрд параметров; она принимает видео и текстовые запросы и выдаёт текст. Размер контекстного окна — 128 000 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для задач понимания эмоционального содержания видео и ответов на вопросы о нём. Работа принята на NeurIPS 2025. Данных о точности и конкретных ограничениях в карточке нет.

Sahithinethi/whisper-marathi-HSBC — дообученная модель распознавания речи на основе Whisper Tiny от OpenAI. Она предназначена для преобразования аудиозаписей в текст; название указывает на ориентацию на язык маратхи, однако README не уточняет данные обучения и сценарии применения. Модель использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration и опубликована в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены результаты оценки: loss 0,8263 и WER 114,79; столь высокий WER указывает на серьёзные ограничения качества транскрибации в оценённом наборе. Детали набора данных и дополнительные ограничения не описаны.

ClaudioItaly/1852-Dark-9B — слитая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на базе ClaudioItaly/1852-9B с добавлением весов Darkest-muse-v1, Quill-v1, Delirium-v1 и oblivionsend. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; описание базовой модели указывает на художественную прозу, истории и выразительные диалоги. Модель содержит 9 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и формат safetensors, поддерживает контекст до 8192 токенов. Данные не описывают её языковое покрытие и конкретные ограничения качества. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Это дообученная модель генерации текста на базе GPT-2, созданная fpadovani и обученная с помощью TRL. Она предназначена для генерации продолжений и ответов на запросы в формате диалога; в карточке приведён пример ответа на открытый вопрос. Модель принимает текст и выдаёт текст, использует архитектуру GPT-2 и поддерживает контекст до 512 токенов. Модель может подойти для экспериментов с генерацией текста и простыми диалоговыми сценариями. Карточка не приводит сведения о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным описать нельзя.

Aura-MoEv2 — дообученная модель jeiku на базе jeiku/MoEv2, созданная с помощью Axolotl и библиотеки Transformers. Это причинная языковая модель архитектуры Mixtral с механизмом Mixture of Experts (MoE), содержащая 3,9 млрд параметров и рассчитанная на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в качестве обучающих данных указаны наборы FourOhFour/RP_Phase и jeiku/Writing. В карточке приведено значение loss 1,7106 на оценочном наборе, но нет описания методики оценки и подробностей о качестве. Указана лицензия?

Aura Uncensored l3 — языковая модель ResplendentAI для генерации текста в диалогах и ролевых сценариях. По метаданным это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, размером 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель рассчитана на английский язык. Автор описывает её как результат объединения нескольких моделей линии Aura и указывает на обучение на исходных данных Aura поверх базы Undi95's Unholy. Модель предназначена для свободной генерации текста, включая ролевые диалоги и запросы, на которые обычные модели могут отказывать. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель может выдавать небезопасный контент, включая откровенные ответы и ролевые сцены; автор не рекомендует её людям, чувствительным к такому содержанию. Лицензия — Apache-2.0.

Bophades-BruinsMaid-7B — слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP из nbeerbower/bophades-mistral-7B и SanjiWatsuki/Loyal-Toppy-Bruins-Maid-7B-DARE. Она предназначена для генерации текста, включая ролевые диалоги и ответы по карточкам персонажей, как у одной из исходных моделей. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Качество и языковой охват в карточке не описаны.

BuRP — слитая модель для генерации текста, ориентированная на ролевые диалоги. По описанию разработчика, она предназначена для RP-сценариев с подробными и необычными форматами реплик и склонностью поддерживать запросы пользователя. Модель создана методом SLERP-слияния ErisLaylaSLERP и ParadigmInfinitySLERP; в метаданных указаны архитектура Mistral, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека для работы — Transformers. Указана лицензия other; конкретные условия лицензии в доступных сведениях не раскрыты. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений поведения.

AmberYifan/capsd-finance-dedup-marin-8b-base-finance_ppl_b10000_s0 — дообученная модель семейства Llama на базе marin-community/marin-8b-base. Она содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста; в метаданных также отмечена возможность диалогового взаимодействия. Модель обучена на наборе capsd_marin-8b-base-n80000-finance-dedup80k__mix_finance_ppl_b10000_s0, однако карточка не описывает её специализированные финансовые возможности или результаты оценки. Модель принимает текст и генерирует текст, работает с контекстом до 4096 токенов. Базовая Marin 8B Base описана как англоязычная, поэтому английский — единственный подтверждённый язык. Лицензия указана как other; конкретные условия использования в карточке не раскрыты.

chronolima-airo-grad-l2-13B — текстовая авторегрессионная модель семейства Llama 2, опубликованная пользователем kingbri. Это слияние Chronos 13B v2, Airoboros L2 13B GPT4 2.0 и адаптера LimaRP для Llama 2; Chronos указан как базовая модель, а объединение выполнено методом BlockMerge_Gradient. Модель содержит 12,9 млрд параметров, работает с библиотекой Transformers и имеет контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе ролевого общения. По описанию автора, градиентное слияние использует Airoboros для формирования основы ответа, а Chronos — для его уточнения; LimaRP добавлен с небольшим весом для влияния на характер общения. Карточка предупреждает, что ответы Chronos могут быть многословными и экспрессивными, а LimaRP обучен на данных нишевых интернет-форумов. Модель не предназначена для фактических сведений или советов. Лицензия — AGPL-3.0.

SzilviaB/Daring-Mythalion-13B — слитая плотная языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP из Kooten/DaringMaid-13B и PygmalionAI/mythalion-13b. Веса представлены в формате safetensors; размер модели — 12,9 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Описание базовой модели указывает на художественное письмо, ролевые диалоги и развлекательный чат. Сведений о лицензии в предоставленных материалах нет.

della_Merged_gpt2_0.1 — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием GPT-2 и модели debias_gpt2 с помощью метода DELLA и инструмента mergekit. В метаданных указана архитектура GPT-2 с плотной сетью и классом GPT2LMHeadModel; репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для продолжения текста и генерации ответов по текстовому запросу. Контекст составляет до 1024 токенов. В README описана конфигурация слияния, включая плотность 0,5 и параметры нормализации и масштабирования; модель сочетает GPT-2 с вариантом, ориентированным на снижение предвзятости. В карточке указана лицензия MIT. Язык обучения и качество на конкретных задачах не описаны; короткое контекстное окно ограничивает работу с длинными запросами и документами.

Dia — плотная модель генерации речи на 1,6 млрд параметров, разработанная Nari Labs. Она преобразует текст в реалистичную речь и диалоги с репликами нескольких говорящих, обозначенными тегами [S1] и [S2]. Можно подать аудио вместе с его расшифровкой, чтобы управлять тоном и эмоциями или клонировать голос; модель также воспроизводит невербальные звуки, например смех, кашель и вздохи. Поддерживается генерация только на английском языке. Модель предназначена для синтеза диалогов, озвучивания сценариев и экспериментов с управляемой речью. Для работы проверена конфигурация с PyTorch 2.0+ и CUDA 12.6 на GPU; поддержка CPU в карточке обозначена как будущая. Весá доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Разработчики указывают, что модель предназначена для исследовательского и образовательного применения, и запрещают выдавать сгенерированную речь за речь реальных людей без разрешения, создавать вводящий в заблуждение контент и использовать модель для незаконных или вредоносных действий.

Dolphin-Phi-2-Kensho — экспериментальная модификация Dolphin Phi-2 от Fernando, Eric и David. Она использует PyTorch и Transformers и меняет выполнение модели так, чтобы группы слоёв проходили через повторный цикл с общими весами. Автор описывает это как способ получить более интеллектуальное поведение при меньшем расходе видеопамяти, однако не приводит результатов оценки, подтверждающих такое улучшение. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. В README упоминается идея применения подобных методов для обучения более эффективных моделей, но для работы с другими моделями потребуются изменения их файлов архитектуры. Контекст модели — 2048 токенов; веса представлены в формате safetensors. Лицензия — MIT.

DS-R1-Qwen3-8B-ArliAI-RpR-v4-Small — языковая модель ArliAI для ролевых диалогов и творческого письма. Это плотная версия Qwen3 примерно на 7,6 млрд параметров, дообученная на базе deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B с набором данных RpR, созданным на основе курируемого набора RPMax. Авторы настраивали обучение так, чтобы сохранять связность рассуждений в многоходовых беседах и уменьшать повторение сюжетных шаблонов между разными контекстами. Модель предназначена для создания персонажей и историй, ролевых игр и продолжительных диалогов. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных указан английский язык. Среди ограничений авторы отмечают, что модель всё ещё может повторять фразы внутри одной беседы. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель madhanbv12345/emotion-classifier-qwen2.5-0.5b — дообученная языковая модель для генерации текста на основе Qwen2.5-0.5B-Instruct. Разработчик — madhanbv12345; модель содержит около 494 млн параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Название указывает на классификацию эмоций, однако README не описывает обучающие данные, формат запросов или точность этой функции. Модель рассчитана на англоязычные диалоги и может применяться для генерации ответов в задачах распознавания эмоциональной окраски текста. Доступна в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Модель Francesca9805 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/eng_latn_10mb на архитектуре GPT-2. Она предназначена для генерации текста; пример в карточке показывает ответ на открытый вопрос в диалоговом формате. Модель доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers и имеет контекстное окно 512 токенов. Карточка не описывает состав обучающих данных, целевые языки или качество ответов, поэтому пример не подтверждает поддержку конкретных языков или специализированных областей. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.