I.7Речь, диалоги и встречи

MS3.2-24B-Penumbra-Aether — объединённая модель Vortex5 для генерации художественного текста, рассказов и ролевых диалогов. Она создана слиянием MS3.2-24B-Chaos-Skies, Cydonia-24B-v4.3, Hearthfire-24B и ms3.2-24b-longform с помощью метода hpq; токенизатор взят из MS3.2-24B-Chaos-Skies. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 23,4 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В README указаны сценарии использования: рассказы, ролевые игры и творческое письмо. Карточка не сообщает о языковой специализации, поэтому языки и основные языки не перечислены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель sken0/Nancy_tts — дообученная разработчиком sken0 модель на архитектуре Llama, основанная на unsloth/orpheus-3b-0.1-ft. Она содержит 3,3 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате; базовая модель Orpheus 3B предназначена для выразительного синтеза речи, потокового озвучивания и клонирования голоса. В карточке этой версии не описаны отдельные возможности синтеза речи или способ преобразования сгенерированного текста в аудио. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленный родной контекст составляет 131 072 токена; язык карточки — английский. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

NIHAPPY-L3.1-8B-v0.09 — объединённая диалоговая языковая модель Arkana08 для творческого ролевого общения и повествования. Она построена на архитектуре Llama 3.1, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель объединяет три чекпойнта методом DARE TIES: v000000/L3.1-Niitorm-8B-DPO-t0.0001, v000000/L3-8B-Poppy-Moonfall-C и Nitral-AI/Hathor_Tahsin-L3-8B-v0.85. Модель предназначена для погружения в ролевые сценарии, поддержания персонажей и создания связного художественного текста; заявленные сильные стороны — сочетание творческой генерации, рассуждений, следования правилам и последовательности повествования. Это текстовая модель генерации, доступная в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Helsinki-NLP/opus-mt-cus-en — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP на архитектуре Transformer и опубликованная в рамках Tatoeba Challenge. Она переводит текст с сомалийского языка на английский; обозначение cus в названии относится к группе кушитских языков, но в карточке указан сомалийский как исходный язык модели. Модель построена на Marian и содержит 37,1 млн параметров. Для обработки текста применяются нормализация и SentencePiece с моделями токенизации spm12k; нативная длина контекста — 512 токенов. В тестах Tatoeba для направления сомалийский—английский указаны BLEU 16,2 и chr-F 0,303. Модель подходит для перевода сомалийских фраз и текстов на английский, в том числе для многоязычных сценариев, связанных с кушитскими языками, если входной язык соответствует обучающим данным. Короткий контекст и умеренные тестовые показатели ограничивают применение на длинных документах и задачах, требующих высокой точности. Лицензия — Apache-2.0.

Lewdiculous/opus-v1.2-7b-GGUF-IQ-Imatrix — набор GGUF-квантизаций модели opus-v1.2-7b, разработанной DreamGen. Автор этой версии подготовил квантизированные варианты с использованием Importance Matrix (Imatrix), которая помогает сохранять наиболее важную информацию и снижать потери качества при уменьшении размера модели. Квантизация выполнена с помощью llama.cpp версии b2294; вариант IQ3_S требует koboldcpp версии 1.59.1 или выше. Модель предназначена прежде всего для управляемого написания историй и role-play, включая сценарии с несколькими персонажами, заданными стилем и сюжетом. Она также может использоваться для суммирования сюжета, описания персонажей и литературного стиля, а также для некоторых общих задач. Модель работает с текстом, поддерживает английский язык и использует расширенный формат ChatML с ролью text и указанием активных персонажей. Для корректной работы рекомендуется применять специальные пресеты DreamGen для SillyTavern из-за особенностей форматирования промптов. В README не указаны точный размер контекстного окна, полный перечень доступных квантизаций, лицензия и системные требования. Ключевое ограничение — необходимость использовать совместимый инференс-движок и правильный формат промпта; IQ3_S поддерживается только в достаточно новых версиях koboldcpp. Все права на исходную модель указаны за DreamGen, однако условия лицензии в представленном описании не приведены.

Модель francesca9805/ppt-wc-uniform-newlex-urd-before-100mb-packed-bfd_seed10 — дообученная Francesca9805 модель на базе одноязычной GPT-2 goldfish-models/eng_latn_100mb. Она создана с помощью TRL и предназначена для генерации текста; в карточке приведён пример ответа на вопрос в формате диалога. Модель использует архитектуру GPT-2 и библиотеку Transformers, веса опубликованы в формате Safetensors. Контекст составляет 512 токенов. Базовая модель ориентирована на английский язык, поэтому модель подходит для англоязычной генерации и экспериментов с языковыми моделями. Лицензия в предоставленных данных не указана.

tabularisai/Qwen3-0.3B-distil — компактная языковая модель семейства Qwen3, опубликованная tabularis.ai. По метаданным, это плотная causal language model с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 331,7 млн параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen3-0.6B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель поддерживает генерацию текста и диалоговый режим, а заявленное контекстное окно составляет 40 960 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и компактных разговорных приложений. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache-2.0. README помечен как незавершённый и не описывает данные дистилляции, результаты оценки или конкретные сильные стороны; поэтому качество и область применения сверх генерации текста подтвердить нельзя.

Marcel Padilla выпустил эту модель как вариант Qwen3-4B-Instruct-2507, обработанный инструментом Moodswapper: по описанию автора, изменён эмоциональный тон весов в сторону более счастливой манеры общения. Это плотная языковая модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — до 262 144 токенов. Модель может подойти для создания более жизнерадостных ответов в чат-ботах и экспериментов с эмоциональным стилем текста. Она основана на Qwen3-4B-Instruct-2507 и распространяется под лицензией Apache-2.0, как и базовая модель. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о сохранении способностей базовой модели после изменения эмоционального тона.

nuofang/Qwen3.8-9B-Distill-SLERP-F451-Pro-Writer-Uncensored — объединённая модель семейства Qwen3.5, созданная автором карточки методом SLERP с помощью mergekit из двух моделей на базе Qwen3.5-9B. Слияние объединяет дистиллят с упором на рассуждения, математику, код и использование инструментов с моделью для художественного письма, включая прозу в стиле Брэдбери. Модель рассчитана на диалог, ролевые сценарии и создание художественных текстов; автор отдельно отмечает китайский NSFW-контент, ролевые игры и романы. В метаданных указана поддержка vision и задача image-text-to-text, однако README не описывает практические сценарии работы с изображениями. Репозиторий содержит веса safetensors в формате bfloat16. Языковые метаданные указывают китайский; контекстное окно не описано. Модель получена слиянием DavidAU/Qwen3.5-9B-The-Bradbury-F451-Pro-Writer-Uncensored-Heretic и petruhonk/Qwen3.8-9B-Distill-uncensored-heretic; лицензия в предоставленных данных не указана. Автор предупреждает, что родительские модели не имеют фильтров безопасности, а результаты подходят не для всех аудиторий.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-good-vs-bad-mixed-multifact-kld-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-old-bird-names-second-third-v2-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-old-bird-names-second-third-v2-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-target-only-no-hallucination-kld-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

ruvnet/ruos-foundry-cu-qwen3-30b-a3b-e64 — это специализированный вариант Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 от ruvnet, созданный удалением экспертов Mixture-of-Experts, которые реже всего задействовались на калибровочных запросах ruOS. Архитектура и токенизатор сохранены, веса не изменялись; в каждом маршрутизируемом слое оставлено 64 эксперта. Модель содержит 2,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев в ruOS, в частности для задач из домена ruos-cu. Она загружается через Transformers; в карточке также указана совместимость с vLLM. Это экспериментальный специализированный чекпойнт: его качество ещё не оценено, поэтому авторы не заявляют о сохранении возможностей, памяти или скорости и рекомендуют направлять запросы вне калибровочного домена к исходной модели. Лицензия — Apache-2.0.

fpadovani/rus-cyrl-10mb-10mb_seed455 — дообученная с помощью TRL модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе goldfish-models/rus_cyrl_10mb. Карточка показывает применение в текстовой генерации и приводит пример ответа на вопрос в формате диалога. Контекст модели составляет 512 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель рассчитана на генерацию продолжения текста и ответов на вопросы. Название базовой модели указывает на работу с кириллическим текстом, однако карточка не подтверждает конкретный набор поддерживаемых языков или качество ответов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель francesca9805/rus-cyrl-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed10 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/rus_cyrl_10mb для генерации текста. Это плотная GPT-2 модель, сохранённая в формате safetensors; метаданные указывают контекст длиной 512 токенов. Пример в карточке показывает генерацию ответа на вопрос в формате диалога. Модель подходит для коротких текстовых продолжений и ответов на вопросы, в том числе на русском языке, судя по базовой модели с названием rus_cyrl_10mb. Она создана на базе небольшого чекпойнта, поэтому сложные рассуждения и длинные ответы могут быть ограничены. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

hathucviet/SmolLM2-135M-sft — дообученная с помощью TRL компактная языковая модель на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-135M. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и подходит для простых бесед и коротких ответов. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 134,5 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Базовая модель ориентирована на английский язык; README не сообщает о дополнительной языковой специализации этого дообучения. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Это дообученная на TRL модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе fpadovani/swe-latn-10mb-ppt-shuff-dyck-100mb_seed3407. Её можно использовать для продолжения текста и ответов на вопросы в формате диалога; пример в карточке показывает генерацию ответа на открытый вопрос. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Карточка не описывает её размер, языки обучения, лицензию или гарантии качества, поэтому область применения и надёжность ответов по этим данным оценить нельзя.

Taigi-Llama-2-Chat-13B — чат-модель на базе архитектуры Llama, разработанная для общения на тайваньском хоккиенском языке, записанном китайскими иероглифами. Разработчик сначала применил метод Chat Vector к исходной Meta Llama 2 для улучшения следования инструкциям и снижения токсичности ответов, затем дообучил модель на примерно 100 тысячах инструкционных примеров на тайваньском хоккиенском ханцзы. Размер модели — 13 млрд параметров, контекст — 4096 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на тайваньском хоккиенском. Для доступа к чату используется шаблон [INST]…[/INST]. Данные для дообучения были созданы переводом инструкционных наборов на традиционном китайском языке с помощью Bohanlu/Taigi-Llama-2-Translator-13B. Лицензия — CC BY-NC-SA 4.0, предусматривающая некоммерческое использование и распространение производных на аналогичных условиях.

Модель Francesca9805 — дообученная методом supervised fine-tuning версия goldfish-models/tam_taml_100mb на базе архитектуры GPT-2. Она предназначена для генерации текста в ответ на запросы; в карточке приведён пример ответа на открытый вопрос. Модель опубликована в формате safetensors и запускается через Transformers. Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель Francesca9805 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/tam_taml_100mb на архитектуре GPT-2. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для продолжения текста или ответа на короткие вопросы в формате диалога. Модель распространяется в формате Safetensors и рассчитана на контекст длиной 512 токенов. Карточка показывает пример генерации ответа на вопрос, но не описывает обучающие данные, языки или специализированную область применения. Условия лицензии в доступных сведениях не приведены.

fpadovani/tam-taml-100mb-ppt-shuff-dyck-100mb_seed455 — дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная на основе goldfish-models/tam_taml_100mb. Согласно карточке, модель обучалась с использованием TRL и запускается через Transformers для генерации продолжения диалога по сообщению пользователя. Контекст модели составляет 512 токенов; веса хранятся в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на запросы и может применяться в простых диалоговых сценариях. Карточка не приводит сведений о поддерживаемых языках, специальных предметных областях или результатах оценки качества. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Модель francesca9805/tam-taml-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed10 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/tam_taml_10mb. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-2 для генерации текста; карточка демонстрирует её использование для ответа на открытый вопрос в формате диалога. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а максимальный контекст составляет 512 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и коротких ответов на запросы. Карточка не описывает обучающие данные, поддерживаемые языки, специальные области применения или оценку качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель francesca9805/tam-taml-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed455 — дообученная версия goldfish-models/tam_taml_10mb, созданная с использованием TRL и представлена в формате safetensors. Это плотная авторегрессионная GPT-2-модель для генерации текста; пример в карточке показывает ответы на пользовательские вопросы. Работать с ней можно через библиотеку Transformers, включая конвейер text-generation. Длина контекста составляет 512 токенов. Карточка не сообщает специализацию по языкам или предметным областям, поэтому модель следует рассматривать как генератор общего назначения. Её небольшой контекст ограничивает работу с длинными запросами и документами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

TinyBrainBot 320M V2 Instruct — компактная англоязычная языковая модель примерно на 326 млн параметров, разработанная nkthebass. Это плотный decoder-only трансформер семейства Llama с RMSNorm, SwiGLU и RoPE, дообученный для диалогов и следования инструкциям на базе TinyBrainBot 320M V2 Base. Модель обучалась с нуля на 10 млрд токенов, а затем прошла supervised fine-tuning, включая этап обучения многоходовому диалогу и запоминанию фактов из текущего контекста. Контекст — 1024 токена. Модель предназначена для компактного чат-ассистента, локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами, экспериментов с дообучением небольших моделей и простых арифметических вычислений. Она поддерживает текстовый ввод и генерирует текст; доступны веса Safetensors и F16 GGUF, а карточка указывает Transformers и совместимость GGUF с llama.cpp, LM Studio и Ollama. Заявленная лицензия — Apache 2.0. Сильные стороны — диалоговое поведение, следование инструкциям, извлечение фактов, ранее сообщённых в разговоре, и вычисления с числами из двух-трёх цифр. Модель обучена преимущественно на английском. Её ограничения включают слабое решение многошаговых математических задач, ненадёжное вычитание с отрицательным результатом и низкие результаты на MMLU и WinoGrande; RLHF и настройка безопасности не проводились.

fpadovani/tur-latn-10mb-ppt-Dp-10mb_seed455 — дообученная на TRL языковая модель на архитектуре GPT-2, основанная на goldfish-models/tur_latn_10mb. Она предназначена для генерации текста; пример в карточке показывает ответ на открытый вопрос в формате диалога. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Карточка не уточняет языковую специализацию, набор данных и качество ответов, поэтому применимость к конкретному языку или предметной области не подтверждена. Использование заявлено через библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это дообученная на TRL модель генерации текста на базе GPT-2, созданная fpadovani. Карточка демонстрирует её применение для продолжения диалога и ответа на вопрос в формате короткого запроса; метаданные указывают контекстное окно 512 токенов и формат весов safetensors. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. В карточке не описаны целевые языки, специализированные области или результаты оценки качества, поэтому её пригодность для конкретных задач и языков по имеющимся данным не подтверждена. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

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.

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.

Nitral-AI/Wayfarer_Eris_Noctis-12B — объединённая языковая модель от Nitral-AI на архитектуре Mistral, предназначенная для диалогов и генерации текста. Она объединяет LatitudeGames/Wayfarer-12B и Nitral-AI/Captain_Eris_Noctis-12B-alt-v0.420; размер модели — 12,1 млрд параметров. README показывает формат диалога с ролями system, user и assistant. Модель подходит для интерактивных текстовых приключений, ролевых диалогов и продолжения историй с учётом пользовательских решений. В метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов. Базовая Wayfarer-12B описана как англоязычная модель для опасных текстовых приключений и ролевых игр; отдельная языковая поддержка объединённой модели в карточке не уточняется. Модель опубликована в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.