I.7Речь, диалоги и встречи

Raphael-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей FallenMerick/Smart-Lemon-Cookie-7B и KatyTheCutie/LemonadeRP-4.5.3 с помощью LazyMergekit. В конфигурации слияния также указана SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B как базовая модель; применён метод TIES с нормализацией, веса сохранены в формате float16 и safetensors. Модель построена на архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста, в частности творческих ролевых диалогов и менее шаблонных ответов. Контекст составляет 8192 токена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SmolLM2-FT-MyDataset — компактная языковая модель для генерации текста, дообученная автором sakata1301 на основе HuggingFaceTB/SmolLM2-135M с помощью TRL. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama, содержит 134,5 млн параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Карточка показывает сценарий диалоговой генерации: модель получает сообщение пользователя и продолжает его текстом. Её можно применять для простых чат-ответов и экспериментов с генерацией; языковая специализация и качество на конкретных задачах не описаны. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Starless-Seraph-31B — мультимодальная модель на архитектуре Gemma 4 с 31 млрд параметров, созданная Cyclone-Labs слиянием нескольких моделей на базе Gemma 4, включая google/gemma-4-31B-it. Она предназначена прежде всего для ролевых диалогов, взаимодействия с персонажами и творческого письма: помогает создавать сцены, рассказы, описания, варианты сюжета и элементы вымышленных миров. Метаданные указывают поддержку чата и анализа изображений; README сосредоточен на текстовых творческих сценариях. Модель объединяет семь чекпойнтов методом mergekit ARCS, использует объединённый токенизатор и распространяется в формате safetensors. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Языки и длина контекста для этой сборки в предоставленных данных не обозначены. Практические ограничения и результаты сравнительных оценок в карточке не описаны.

StrawberryLemonade-L3-70B-v1.2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором sophosympatheia путём слияния нескольких моделей семейства Llama 3.3 и Cogito. Веса содержат 69,5 млрд параметров, модель работает с контекстом до 131 072 токенов и распространяется в формате Safetensors под лицензией Llama 3. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и написания историй. Автор отмечает её выразительность и творческие ответы, а также предлагает настройки генерации для более связного или более креативного стиля. Метаданные также указывают на интерфейс вызова инструментов, но качество на задачах за пределами ролевой игры и повествования автором не проверялось. Модель заявлена как uncensored и помечена на Hugging Face как не предназначенная для всех аудиторий. Результаты зависят от настроек генерации; автор предупреждает, что при более творческих настройках может потребоваться повторная генерация для исправления связности. Лицензия — Llama 3.

Sutra-1.3B-Chat — языковая модель на 1,32 млрд параметров, созданная Абхишеком Сингхом с нуля на PyTorch. Это разреженная модель типа Mixture-of-Experts: из 48 маршрутизируемых и одного общего эксперта активны 0,28 млрд параметров; в архитектуре также используется Multi-head Latent Attention. Модель прошла предобучение на 18 млрд токенов, затем дообучение на диалогах и предпочтениях. Для загрузки требуется trust_remote_code=True, поскольку архитектура поставляется вместе с весами. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, а чат-версия — для ответов на запросы и выполнения инструкций. Обучающие данные включали английский, хинди, код и математику; карточка также отмечает английский и хинди. В тестах модель показала базовые способности к здравому смыслу, но результаты на задачах рассуждения ограничены. Лицензия — Apache-2.0. Модель может писать связный английский текст и соблюдать форматирование, однако ненадёжно вспоминает факты, может уверенно сообщать неверное, не справляется с многошаговыми рассуждениями и написанием работающего кода, а опечатки и краткие запросы могут сбивать её. Для задач, зависящих от фактов, в README рекомендуется использовать поиск по источникам.

Это дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, разработанная на основе goldfish-models/swa_latn_100mb с использованием TRL. Она предназначена для продолжения текста и генерации ответов на вопросы в формате диалога. Модель сохранена в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Карточка демонстрирует генерацию ответа на вопрос, но не приводит оценки качества или подробностей о специализации набора данных. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Модель francesca9805/swe-latn-10mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfd_seed455 — дообученная модель семейства GPT-2, созданная на основе goldfish-models/swe_latn_10mb с использованием TRL. Она предназначена для генерации текста и может применяться для продолжения коротких запросов или ответов на вопросы в формате диалога. Модель работает через библиотеку Transformers, распространяется в формате safetensors и имеет контекст длиной 512 токенов. README не сообщает о специализированной области применения или поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель francesca9805/tam-taml-10mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfd_seed455 — дообученная с помощью TRL генеративная языковая модель на базе goldfish-models/tam_taml_10mb. Она использует архитектуру GPT-2 и предназначена для генерации текста в ответ на запросы; в карточке приведён пример ответа на открытый вопрос. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Карточка не уточняет поддерживаемые естественные языки и специализированные области применения. Лицензия не приведена в доступных сведениях. Для работы с Transformers показан пример использования через pipeline text-generation.

ClaudioItaly/Tertium-9B — языковая модель на 9 млрд параметров, созданная ClaudioItaly слиянием моделей методом TIES с помощью mergekit. В качестве базовой использована ClaudioItaly/1800-9B; в слияние также вошли gmonsoon/SahabatAI-Lion-9B-TIES-v1 и sam-paech/Delirium-v1. Модель построена на архитектуре Gemma 2 и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Её можно использовать для творческого письма с выразительной, мрачной и гротескной манерой. Контекст составляет до 8192 токенов. Карточка не сообщает отдельные ограничения модели. Лицензия в доступных данных не указана.

thorn-0.35 — слитая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе anthracite-org/magnum-12b-v2 и Fizzarolli/MN-12b-Rosier-v1. В карточке она описана как часть серии MN-12B-Guns and Roses; модель построена на архитектуре Mistral и содержит 12,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Согласно описанию базовой модели в метаданных, семейство ориентировано на создание историй по заголовку и тегам, в том числе откровенного содержания. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и формат safetensors. Лицензия и отдельные результаты оценки качества в предоставленных материалах не указаны. Поведение унаследовано от объединённых моделей, поэтому качество и допустимый контент могут зависеть от запроса.

WindyTranslate/translate-cau-en — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs и предназначенная для перевода с кавказских языков на английский. Она основана на Helsinki-NLP/opus-mt-cau-en: к исходным весам применили дообучение LoRA на параллельном корпусе, а затем объединили адаптер с базовой моделью. Архитектура — MarianMT, размер — 57,1 млн параметров, формат — safetensors; модель работает через Transformers и принимает текст, выдавая текст. Модель поддерживает только направление cau → en. Качество перевода ещё не оценивалось, поэтому изменение весов подтверждает происхождение модели, но не её качество. Лицензия — Apache-2.0.

WindyTranslate/translate-cpf-en — модель машинного перевода Windstorm Labs для перевода с гваделупского креольского языка (cpf) на английский. Это дообученная модель MarianMT на базе Helsinki-NLP/opus-mt-cpf-en с примерно 54,7 млн параметров и контекстом до 512 токенов. К весам применили LoRA дообучение на параллельном корпусе, после чего адаптер объединили с базовыми весами; модель доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для перевода текстов с гваделупского креольского на английский. Другие направления перевода в карточке не заявлены. Качество пока не оценивалось на бенчмарках, поэтому пригодность для конкретного сценария следует проверять отдельно. Лицензия — Apache-2.0.

Sunbird/translate-nllb-1.3b-salt — модель машинного перевода, разработанная на основе facebook/nllb-200-1.3B и дообученная Sunbird на наборе данных SALT и дополнительных ресурсах, включая обратно переведённые новостные статьи, FLORES-200, MT560 и LAFAND-MT. Токенизатор адаптирован для поддержки языков, которых не было в исходной модели. Модель предназначена для перевода отдельных предложений между английским, ачоли и лугбара, в том числе в обоих направлениях. В метаданных указаны архитектурное семейство NLLB, формат safetensors и задача text-generation; README приводит результаты оценки BLEU на salt-dev для ряда языковых пар. Модель ориентирована на перевод предложений и её возможности за пределами указанных языковых пар и сценариев в источниках не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель francesca9805/tur-latn-100mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfd_seed10 — дообученная Francesca9805 версия goldfish-models/tur_latn_100mb. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста; дообучение выполнено с помощью TRL. В примере из карточки она отвечает на вопрос в формате диалога. Модель работает через Transformers и хранится в формате Safetensors. Длина контекста составляет 512 токенов. Карточка не сообщает дополнительные сведения о целевых языках или специализированных областях применения; короткое контекстное окно ограничивает работу с длинными запросами и документами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель francesca9805/tur-latn-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfd_seed455 — дообученная версия goldfish-models/tur_latn_10mb, созданная с использованием TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2, предназначенная для генерации текста; карточка показывает пример диалогового ввода и ответа. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или языковом охвате, поэтому их нельзя уверенно определить. Лицензия в предоставленных данных не указана. Короткий контекст ограничивает работу с длинными запросами и документами; качество и безопасность ответов отдельно не описаны.

Uncensored-Jordan-33B — полноразмерная дообученная языковая модель Ajibawa, созданная на основе Llama 1 от Meta. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 32,3 млрд параметров и контекстом 2048 токенов; она принимает текст и генерирует текст на английском языке. Модель предназначена для диалогов без строгих ограничений на темы, включая обсуждение политики, религии и спорных вопросов. В README указано, что при обучении использовали около 155 тысяч наборов разговоров, по 10–15 диалогов в каждом; данные не опубликованы. Для обучения применялись DeepSpeed и Azure с четырьмя A100 80 ГБ, обучение длилось три эпохи. Это полное дообучение, а не адаптер. У модели мало или совсем нет защитных ограничений, поэтому она может генерировать вредный или недостоверный текст. README не приводит оценок качества. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 ограничивает коммерческое использование и распространение производных материалов согласно её условиям.

Это дообученная модель Francesca9805 на базе goldfish-models/urd_arab_100mb. Она использует архитектуру GPT-2 и предназначена для генерации текста; в примере карточки показан формат диалога с вопросом пользователя. Модель обучена с помощью TRL, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 512 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на короткие текстовые запросы. Карточка не описывает языки обучения, качество на конкретных задачах или ограничения применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

XVERSE-Ent-A5.7B — англоязычная языковая модель компании XVERSE (Shenzhen Yuanxiang), настроенная на задачи индустрии развлечений. Она предназначена для генерации художественных текстов и диалогов, сохраняя при этом общие языковые возможности. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) и контекстное окно 8 192 токена; в README для этой версии указано 36 млрд параметров, тогда как метаданные Hugging Face содержат значение 1,6 млрд. Модель создана преобразованием плотной базовой модели в MoE методом Sparse Upcycling с последующим многоэтапным обучением, включая этап усиления возможностей в сфере развлечений. По заявлению разработчика, она обучена примерно на 1 трлн токенов и показывает хорошие результаты в генерации художественной прозы и разговорных текстов. Доступна под лицензией Apache-2.0. Как и другие большие языковые модели, XVERSE-Ent-A5.7B может выдавать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы. Разработчик рекомендует проверять безопасность и качество модели перед внедрением в конкретное приложение.

Marul AI ұсынған Yedikule-202M-Instruct-GGUF — түрік тіліндегі чатқа арналған шағын мәтін генерациялау моделі. Бұл GGUF нұсқасы MarulAI/Yedikule-202M-Instruct моделінен алынған және Ollama мен llama.cpp арқылы іске қосуға бейімделген. README тәуелсіз түрде нөлден үйретілгенін айтады; GGUF-тағы qwen3 архитектура белгісі тек іске қосу үйлесімділігі үшін таңдалған. Модель F16 форматында сақталған, нормализация салмақтары F32 форматында жазылған. README-де F16-ға ауыстырғанда салмақтардың 2,59%-ы нөлге түсетіні, бірақ сегіз сынақ сұрағында greedy нәтижелер бастапқы нұсқамен бірдей болғаны көрсетілген. GPT-2 алдын ала токенизаторының параметрі сандық мәтіндердің дұрыс бөлінуі үшін түзетілген. Ұзақ генерацияларда llama.cpp пен PyTorch есептеу айырмашылықтарына байланысты нәтижелер біртіндеп өзгеше болуы мүмкін. Лицензия метадеректе «other» деп берілген; нақты шарттары README-де ашылмаған.

YvyrAI-100m-Nano — испаноязычная языковая модель, разработанная Хуаном Мануэлем Акостой Рамиресом. По заявлению автора, модель и её собственная архитектура обучены с нуля в Парагвае; это не дообучение и не переиздание другой архитектуры. Модель содержит 105,86 млн параметров и обучалась на 891 135 906 токенах испанского языка. В основе — 12-слойный backbone и блок рекуррентного рассуждения: один трансформерный блок применяется до восьми раз, с обучаемым механизмом остановки, повторной подачей входа, вспомогательными головами проверки и исправления и латентной памятью с затуханием. Модель предназначена для генерации текста на испанском языке. В карточке приведены результаты проверки на 192 примерах GSM8K-es, однако они не подтверждают надёжность для широкого круга задач. Указана лицензия Apache-2.0; в обучающий корпус входили Wikipedia на испанском языке и CulturaX, поэтому автор рекомендует учитывать происхождение данных при выборе сценария использования.

Это дообученная модель Francesca9805 на базе goldfish-models/zho_hans_100mb. Она построена на архитектуре GPT-2 и предназначена для генерации текста; карточка демонстрирует ответ на открытый вопрос в формате диалога. Модель обучалась с помощью TRL и распространяется в формате safetensors. Контекст модели составляет 512 токенов. Карточка не описывает качество ответов, целевые языки или специальные прикладные области. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Модель fpadovani/arb-arab-100mb-ppt-shuff-dyck-100mb_seed3407 — дообученная автором fpadovani версия goldfish-models/arb_arab_100mb. Она создана с помощью TRL и предназначена для генерации текста; карточка показывает пример ответа на вопрос в формате диалога. Модель основана на GPT-2, использует архитектуру GPT2LMHeadModel и распространяется в формате safetensors. Длина контекста составляет 512 токенов. Карточка не описывает специализацию на конкретной предметной области, качество ответов или языковую поддержку. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Archaeo-12B — разговорная модель, созданная Delta-Vector слиянием моделей Rei-12B и Francois-Huali-12B методом SLERP. Она предназначена для ролевых диалогов и творческого письма; карточка показывает формат диалога ChatML и возможность использовать модель для генерации текста. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 12,1 млрд параметров и нативным контекстом до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; в карточке также упомянуты варианты квантования GGUF и EXL2. Для работы доступны диалоги на английском языке; базовая модель Rei-12B описана как англоязычная. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ArrowPro-7B-KillerWhale — японская чат-модель на основе Mistral, разработанная DataPilot. Она создана для диалоговых сценариев, включая роль ИИ-ассистента или «души» AItuber, с акцентом на качество общения и устойчивость к prompt injection. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Родная длина контекста — 4096 токенов; карточка указывает японский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В README описана методика сравнительной оценки по нескольким запускам в Gemini, однако подробные результаты и независимая проверка устойчивости к инъекциям не приведены. Поэтому заявленные преимущества следует считать характеристиками замысла модели, а не подтверждённой гарантией поведения.

CATA (Cerebrovascular Anthology, Task Arithmetic) — диалоговая модель, созданная Envoid слиянием методом task arithmetic трёх моделей: Dendrite-8x7B, Augmentasanguis-8x7B и Augmentasanguis-PDE-8x7B. В качестве базовой модели использована Mistral-8x7B-Instruct-v0.1; архитектура — Mixtral MoE. Веса опубликованы в формате safetensors, размер модели по метаданным — 7,1 млрд параметров, длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов, ролевых игр и творческого письма. Автор отмечает, что она может создавать контент для взрослых и иногда выдавать непредсказуемые ответы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

Cerebral-Infinity-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная ABX-AI методом SLERP с помощью mergekit из AetherResearch/Cerebrum-1.0-7b и Endevor/InfinityRP-v1-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена прежде всего для ролевых диалогов: автор стремился совместить логические способности Cerebrum с настройкой InfinityRP для ролевой игры. Модель генерирует текст и может использоваться для ведения диалогов от лица персонажей с карточками персонажей и промптами. Автор сообщает, что модель может отказывать в отдельных запросах; качество описано на основе собственных тестов автора, независимые оценки не приведены. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Control-Nanuq-8B — дообученная языковая модель семейства Llama, опубликованная Delta-Vector. Она создана на основе LLaMA 3.1 8B Supernova и дополнительно настроена для диалогов, ролевых игр и художественного письма. Обучение включало четыре эпохи на OpenCAI и журналах ролевых диалогов, оптимизацию DPO и обучение с подкреплением KTO; в метаданных также указаны дополнительные датасеты для предпочтений ответов. Модель рассчитана на лаконичные ответы с коротким повествованием и на последовательное поддержание персонажа в интерактивных сюжетах. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 7,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; поддерживает чат и принимает текст, выдавая текст. Для ролевых сценариев карточка рекомендует системные промпты Euryale или EVA. Указан формат весов safetensors; лицензия в предоставленных данных не приведена.

Карточка модели codedecoyz/Dia-1.6B-0626 на Hugging Face совпадает с карточкой nari-labs/Dia-1.6B-0626, поэтому описание составлено по ней. 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.

Blizado выпустил экспериментальное объединение двух предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit методом SLERP: SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1. Модель основана на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст длиной до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на немецком языке, особенно для ролевых сценариев. Авторы стремились совместить немецкий язык и грамматику DiscoLM German с ориентированной на ролевую игру моделью Kunoichi-DPO; также заявлена поддержка английского. В карточке описаны лишь краткие пробные проверки, поэтому качество не подтверждено широкими оценками. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Fimbulvetr-Kuro-Lotus-10.7B — объединённая языковая модель от saishf, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе Sao10K/Fimbulvetr-10.7B-v1 и saishf/Kuro-Lotus-10.7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой MistralForCausalLM, 10,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов по метаданным; автор сообщает о связности ответов при расширении контекста до 8K. Модель предназначена для генерации текста и ролевых диалогов, в частности для использования с SillyTavern. По личным тестам автора, она сохраняет стиль Kuro-Lotus и может работать с менее подробными карточками персонажей. Пресет Universal Light даёт более творческие ответы, но иногда модель может говорить или действовать за пользователя; длина ответов также зависит от шаблона Alpaca. Модель распространяется в формате safetensors и требует Transformers для стандартного использования. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.