I.7Речь, диалоги и встречи

Hermyale-stack-90B — экспериментальная merge-модель, созданная автором карточки методом stack merge из Hermes 3 и Euryale 2.2. Она объединяет чередующиеся диапазоны слоёв моделей NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B и Sao10K/L3.1-70B-Euryale-v2.2; дополнительного предобучения не проводилось. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 90,9 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 131 072 токенов. Модель использует шаблон ChatML и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате. Основные сценарии — ролевая игра и творческое письмо. Слияние придаёт модели необычный стиль и разнообразие ответов, однако, по словам автора, может ухудшать сложные логические рассуждения и вызывать ошибки или неожиданное поведение. Автор рекомендует проверять и при необходимости редактировать результаты. Для модели указана лицензия CC-BY-NC-4.0, допускающая использование с ограничениями, включая некоммерческий характер лицензии.

Honey-Yuzu-13B — слитая автором карточки языковая модель для ролевых диалогов и творческой генерации текста. Она построена на архитектуре Mistral и объединяет несколько предварительно обученных моделей, включая Chunky-Lemon-Cookie-11B, Fimbulvetr-11B-v2.1-16K и WestLake-7B-v2; размер по метаданным — 12,3 млрд параметров. Для запросов рекомендуется шаблон Alpaca. Модель рассчитана на ролевые сценарии, где важны связность текста и понимание персонажей. Заявленная длина контекста — 8192 токена; автор отмечает, что её можно расширить с помощью RoPE, но не гарантирует конкретный предел или качество на большей длине. Модель принимает текстовые инструкции и генерирует текст. В карточке не указаны языки обучения или целевые языки. Лицензия — CC BY 4.0; автор описывает модель как личный повседневный инструмент и приводит настройки генерации, но оценка качества носит субъективный характер.

IceDrunkenCherryRP-7b — объединённая авторами icefog72 модель для генерации диалогового текста и ролевых бесед. Она построена на архитектуре Mistral и создана с помощью mergekit методом SLERP из моделей icefog72/Ice0.29-06.11-RP и icefog72/Ice0.37-18.11-RP. Размер модели составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для чата и ролевых сценариев; карточка также помечает её как NSFW и не подходящую для всех аудиторий. Доступны варианты ExL2 и GGUF, помимо файлов safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

Это квантизированная GGUF-версия модели gemma-4-31B-it-SDFT-Heretic-RP, разработанной Ilya626. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель относится к классу text-generation и предназначена прежде всего для ролевого общения и сценариев roleplay; также может использоваться для генерации текста в совместимых локальных приложениях. Модель имеет размер 31B параметров и распространяется в форматах от BF16 до различных вариантов Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ-квантизации. Доступны файлы размером примерно от 16,8 до 61,4 ГБ, что позволяет выбирать между качеством и требованиями к памяти. Поддерживаются llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation WebUI, Ramalama и другие инструменты экосистемы GGUF. Формат prompt-шаблона приведён в README, однако сведения о поддерживаемых языках, размере контекста, точной архитектуре и мультимодальности не указаны. Сильные стороны модели — большое количество вариантов квантизации, возможность локального запуска и специализация на ролевых сценариях. Ограничения связаны с высокими требованиями к памяти для старших вариантов и потенциальной потерей качества при использовании более агрессивной квантизации; количественные результаты тестирования и бенчмарки не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель francesca9805/ind-latn-100mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfd_seed3407 — дообученная с помощью TRL версия goldfish-models/ind_latn_100mb, опубликованная francesca9805. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста; в карточке показан пример ответа на открытый вопрос в формате диалога. Модель рассчитана на текстовый ввод и выдаёт продолжение текста. Контекст составляет 512 токенов, для запуска используется библиотека Transformers, веса представлены в формате safetensors. Модель подходит для экспериментов с генерацией текста и короткими диалоговыми ответами. Карточка не описывает специальные области применения, языковую специализацию или результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Это дообученная модель GPT-2 от Francesca9805, созданная на основе francesca9805/ita-latn-10mb-ppt-Dp-10mb-packed-bfdiso_seed455 с использованием TRL. Она предназначена для генерации текста и экспериментальных ответов на вопросы в диалоговом формате; в примере карточки пользователь задаёт вопрос, а модель генерирует ответ. Модель работает через Transformers и принимает текстовые сообщения, выдавая продолжение текста. Контекст модели составляет 512 токенов. В карточке не приведены сведения о лицензии и языковой специализации.

fpadovani разработал эту модель как дообученную версию goldfish-models/jpn_jpan_100mb с использованием TRL. Это языковая модель GPT-2 для генерации текста; пример в карточке показывает запрос в формате диалога и генерацию продолжения длиной до 128 новых токенов. Модель распространяется в формате safetensors и имеет контекстное окно 512 токенов. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям, поэтому её можно рассматривать как экспериментальную модель общего назначения. Лицензия в доступных данных не указана.

KeplerRP-7B-128K-0.2 — разговорная языковая модель для ролевых диалогов, созданная Ppoyaa путём слияния предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В состав слияния вошли 12 моделей на базе 7B, включая варианты Mistral для ролевых диалогов и инструкций. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в формате чата и ролевых сценариев. Несмотря на обозначение «128K» в названии, заявленная нативная длина контекста в метаданных составляет 32 768 токенов. Указана библиотека Transformers и формат весов safetensors. Лицензия и конкретные языки использования в предоставленных данных не указаны. Качество и поведение могут зависеть от выбранного промпта и сценария; README не приводит результатов оценки.

L3.1-Artemis-e2-8B — слитая языковая модель на архитектуре Llama, созданная сообществом mergekit-community методом Model Stock из нескольких предварительно обученных и диалоговых моделей. В качестве базовой использована ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.2; в слияние также вошли L3-Boshima-a, L3.1-Aglow-Vulca-v0.1-8B, L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B и Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ролевых сценариях. Она содержит около 7,5 млрд параметров, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Сведения каталога характеризуют базовую модель как ориентированную на ролевые игры с эмоционально тяжёлыми темами и сценариями спасения персонажей; описание конкретных возможностей и ограничений этой версии в README отсутствует. Лицензия в предоставленных данных не указана.

L3.1-ClaudeMaid-4x8B — экспериментальная MoE-модель для генерации текста и ролевого общения. В README указаны четыре экспертные модели на базе Llama 3.1 8B: Lumimaid, Meta-Llama-3.1-8B-Claude, Sekhmet Bet и DarkIdol; для выбора экспертов используется случайный gate, на каждом токене активируются два эксперта. Метаданные указывают архитектуру MixtralForCausalLM, 7,5 млрд параметров и контекст 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов и ролевых сценариев; карточка также описывает её как экспериментальную RP-модель. В метаданных указан английский язык и возможность чата. Весы опубликованы в формате safetensors, а лицензия обозначена как llama3.1. Автор отмечает возможные проблемы запуска GGUF-сборок в KoboldCpp 1.71 и предлагает использовать llama.cpp напрямую.

kromeurus/L3.1-Siithamo-v0.4-8B — объединённая разговорная модель на архитектуре Llama 3.1, созданная автором карточки с помощью mergekit. В репозитории указано 7,5 млрд параметров, формат safetensors и контекст до 131 072 токенов. В состав merge входят несколько моделей семейства Llama 3 и 3.1, включая Lyraea, Niitama и варианты ArliAI Formax. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и особенно для ролевых игр: автор отмечает следование инструкциям, динамичный стиль письма и запоминание деталей примерно в пределах 32 тысяч токенов. Она склонна к многословным, витиеватым и драматичным ответам, поэтому хуже подходит для тонкой и сдержанной ролевой игры. README указывает, что для результата важно явно задавать формат ответа. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

L3.1-Vulca-Umboshima-8B-bf16 — созданная сообществом mergekit слитая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, предназначенная для диалогов и генерации текста. Веса объединены методом DARE TIES на основе kromeurus/L3.1-Ablaze-Vulca-v0.1-8B с моделями Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B и mergekit-community/L3-Boshima-a. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно до 131 072 токенов; опубликована в формате safetensors для Transformers. Слитые компоненты ориентированы на ролевые игры, включая эмоционально тяжёлые темы и сценарии спасения персонажей. Модель можно применять для ролевых диалогов и создания сюжетных текстов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

L3-Umbral-Mind-RP-v1.0-15B — слитая языковая модель семейства Llama 3, опубликованная Tremontaine. Она предназначена для генерации текста в ролевых диалогах и создания историй; базовая модель описана как англоязычная и ориентированная в том числе на тяжёлые психологические темы. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 14,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она распространяется в формате safetensors и рассчитана на чатовые взаимодействия. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LewdPoppy-8B-RP — слитая разговорная языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP из Nitral-AI/Poppy_Porpoise-0.72-L3-8B и Undi95/Llama-3-LewdPlay-8B-evo. Модель содержит 7,5 млрд параметров и принимает текстовые запросы, генерируя текст; размер контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалогов и ролевых сценариев, в том числе с откровенной тематикой, что отражено в её названии и одном из объединённых чекпойнтов. README не приводит оценок качества, конкретных языковых возможностей или инструкций по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LexiMaid-L3-8B — экспериментальная языковая модель для диалогов, ролевых сценариев и творческого повествования, созданная Arkana08. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель объединена методом DARE TIES из нескольких моделей семейства Llama 3/3.1, включая Maxi-Fail-L3-8b, Celeste-V1.5 и Lexi-Uncensored-V2. Модель предназначена для ролевых игр и создания художественных историй в формате диалога. Карточка называет её экспериментальной и не приводит результатов оценки качества. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов, однако описание не уточняет его возможности. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

cris177/llama-2-7b-Arguments — дообученная плотная авторегрессионная языковая модель семейства LLaMA 2, созданная для обнаружения и анализа аргументов. Модель размером 6,6 млрд параметров принимает текст и генерирует текст; в карточке указан контекст до 4096 токенов и обучение на наборе cris177/Arguments. Шаблон запроса использует формат инструкций LLaMA 2. Модель предназначена для разбора посылок и выводов, определения типа аргумента, например modus ponens или modus tollens, и оценки его логической корректности. Её можно применять для экспериментов с анализом аргументации на английском языке. Карточка не приводит результатов оценки, поэтому качество на этих задачах нельзя определить по опубликованным данным. Лицензия — Apache-2.0.

aifeifei798 выпустил DarkIdol 1.0 — слитую с помощью mergekit модель на архитектуре Llama 3 для генерации текста и ролевых диалогов. Автор описывает её как модель для разнообразных ролевых сценариев и адаптированную для мобильных устройств; её можно запускать локально через Koboldcpp, LM Studio, llama.cpp и приложение Layla Lite. В карточке указан размер 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель объединяет несколько Llama 3 чекпойнтов методом Model Stock; базой слияния служит Hastagaras/Halu-8B-Llama3-Blackroot. README также описывает подключение файла Llava MMProj для использования функций зрения в Koboldcpp, однако метаданные классифицируют модель как text-generation и не подтверждают vision как основную возможность. Указанная лицензия — llama3. Карточка ориентирована на ролевое общение, а не на узкоспециализированные прикладные области.

Llama-3-8b-tagalog-v1 — экспериментальная чат-модель от 922-Narra, дообученная на базе unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit на датасете tagaloguanaco_cleaned_03152024. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена главным образом для диалога на тагальском языке. Модель может понимать запросы на тагальском, но иногда переключается на английский или выдаёт неуклюжие ответы. Разработчик предупреждает, что результаты могут быть небезопасными и несогласованными, и не рекомендует применять модель в production. Лицензия — Llama 3; условия использования определяются её условиями.

LuminRP-13B-128k — модель генерации текста для ролевых диалогов, созданная путём слияния RP-моделей с помощью LazyMergekit. Она основана на архитектуре Mixtral с разреженной MoE-структурой и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно составляет 131 072 токена; для общения подходят шаблоны ChatML и Mistral. Модель предназначена для ролевых сценариев, где она продолжает диалог от лица персонажа и следует системным инструкциям. Для использования автор рекомендует SillyTavern. Репозиторий распространяется в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README также упоминает отдельную квантованную сборку GGUF.

Mika-7B — разговорная языковая модель Epiculous на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она обучена в стиле Fett-uccine и включает синтетические данные для ролевых диалогов, созданные с помощью Claude. В метаданных указаны датасеты LimaRP, Theory of Mind, Gnosis и наборы синтетических ролевых диалогов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ролевых сценариях. Для работы автор рекомендует шаблон контекста ChatML или Mistral Instruct; результаты могут зависеть от выбранного шаблона. Контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — AGPL-3.0.

Ministral-Instruct-2410-8B-DPO-RP-i1-GGUF — квантизированная версия текстовой языковой модели Ministral-Instruct-2410-8B-DPO-RP, подготовленная mradermacher на базе модели mrcuddle/Ministral-Instruct-2410-8B-DPO-RP. Модель дообучена методом DPO на наборе DPO_Pairs-Roleplay-Alpaca-NSFW и ориентирована на генерацию текста в диалогах и сценариях roleplay, включая материалы для взрослой аудитории. В метаданных указан английский язык. Модель поставляется в формате GGUF с weighted/imatrix-квантизациями i1 различных типов и размеров — примерно от 2,1 до 6,7 ГБ. Доступны варианты от IQ1_S до Q6_K; README отмечает компромисс между размером, скоростью и качеством, рекомендуя i1-Q4_K_M как быстрый вариант и i1-Q4_K_S как сбалансированный по размеру, скорости и качеству. Архитектура и максимальная длина контекста в README не указаны; модальность — текстовая. Преимуществами являются широкий выбор квантизаций для запуска на оборудовании с разным объёмом памяти и совместимость с инструментами, поддерживающими GGUF. Ограничения включают потенциальное снижение качества у наиболее агрессивных квантизаций, а также специализированную направленность на roleplay и отсутствие подробных данных о результатах оценки. Указана лицензия other, без дополнительных условий в предоставленном README.

Schisandra — англоязычная диалоговая модель на архитектуре Mistral, опубликованная Nohobby. Версия v0.2 представляет собой слияние нескольких дообученных моделей семейства Mistral; в карточке перечислены RPMax, Pantheon-RP, Magnum V4, ChatWaifu, SorcererLM, Acolyte, NovusKyver, Meadowlark и Sunfall. Модель содержит 22 млрд параметров, использует формат промпта Mistral-V3 и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и написания историй. Автор отмечает внимание к деталям, более сдержанный стиль без шаблонных оборотов и стабильный токенизатор. Метаданные также указывают на интерфейс чата и вызова инструментов; практическое качество этих возможностей в README не описано. Репозиторий содержит веса Safetensors, а README упоминает доступные варианты GGUF и EXL2. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке репозитория.

Модель fpadovani/nor-latn-100mb-after-ppt-shuff-dyck-10mb-ckpt500_seed3407 — дообученная GPT-2 от fpadovani, созданная на основе fpadovani/nor-latn-100mb-ppt-shuff-dyck-10mb_seed3407 с использованием TRL. Это авторегрессионная модель генерации текста, рассчитанная на контекст до 512 токенов. Пример использования в карточке показывает генерацию диалогового ответа на вопрос пользователя. Модель подходит для экспериментов с генерацией текста и короткими ответами в формате диалога. Данные о специализированных предметных областях и поддерживаемых естественных языках не приводятся. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Nyx-RP-9B-Instruct-2608-v1 — инструкционная модель для генерации текста, опубликованная пользователем или организацией Indexnusrefather. Она создана дообучением Qwen/Qwen3.5-9B на специализированном закрытом наборе тщательно отобранных данных и предназначена прежде всего для ролевого взаимодействия, творческого письма и сценариев ERP. В README заявлена поддержка английского языка. По заявленным характеристикам, модель относится к семейству примерно 9-миллиардных текстовых моделей и работает в режиме text generation. Среди её сильных сторон разработчик отмечает более качественную ролевую игру по сравнению с базовой моделью, улучшенные темп повествования и пунктуацию, более креативное письмо, последовательность взаимодействий и хорошее следование инструкциям. Также указано, что модель доступна в вариантах квантования BF16, Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M и Q3_K_M; Q6_K и Q5_K_M названы рекомендованными по качеству, а Q4_K_M — компромиссом между качеством и скоростью. Модель имеет экспериментальный характер и оптимизирована для узких задач ролевого общения, поэтому её преимущества и ограничения за пределами этих сценариев не определены. Размер контекстного окна, точные параметры архитектуры, мультимодальные возможности и подробные результаты бенчмарков в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Shura123/OuteTTS-0.2-500M на Hugging Face совпадает с карточкой OuteAI/OuteTTS-0.2-500M, поэтому описание составлено по ней. OuteTTS-0.2-500M — модель синтеза речи от OuteAI, основанная на Qwen-2.5-0.5B. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры Qwen2 с 499,1 млн параметров; она принимает текст и аудиопромпты и генерирует речь. Контекст по метаданным составляет 32 768 токенов, хотя в README для генерации со speaker profile приводится ориентир 4096 токенов и до примерно 54 секунд аудио без учёта сокращения из-за профиля. Модель предназначена для преобразования текста в речь, следования аудиопромпту и клонирования голоса по профилю диктора. Основной язык — английский; поддержка китайского, японского и корейского заявлена как экспериментальная. README отмечает улучшения естественности звучания, точности следования промпту и разнообразия голосов по сравнению с предыдущей версией. Для качественного клонирования рекомендуются чистый аудиофрагмент длительностью около 10–15 секунд и точная расшифровка; необычные акценты и характеристики голоса могут воспроизводиться менее точно. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

PHOEBE_SENTIMENTAL-RP-NSFW-3.2-1B — языковая модель Novaciano для генерации диалогов и творческого текста. Она создана слиянием моделей Novaciano/LUCIFER-3.2-1B и syvai/emotion-reasoning-1b методом Arcee Fusion; архитектура — плотная Llama, около 1,2 млрд параметров. Модель предназначена для ролевых игр, эмоционально окрашенного письма и разговоров в поддерживающем или терапевтическом стиле. Модель работает с текстом, поддерживает чат и рассчитана прежде всего на английский и испанский языки. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель Francesca9805 — дообученная версия одноязычной GPT-2-модели goldfish-models/eng_latn_100mb, созданная с использованием TRL и распространяемая в формате safetensors. Она предназначена для генерации английского текста в ответ на запросы пользователя; в карточке показан пример ответа на открытый вопрос. Модель работает с библиотекой Transformers и имеет контекст длиной 512 токенов. Модель можно применять для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает качество ответов и условия лицензии, поэтому их нельзя оценить по предоставленным сведениям.

ppt-wc-zipf-newlex-66-eng-100mb_seed231 — дообученная модель семейства GPT-2, созданная на основе goldfish-models/eng_latn_100mb с использованием TRL. Она предназначена для генерации текста на английском языке; в примере карточки модель продолжает ответ на вопрос в формате диалога. Архитектура — плотная GPT-2 с классом GPT2LMHeadModel, веса сохранены в safetensors, контекст — 512 токенов. Модель подойдёт для экспериментов и приложений, которым нужна англоязычная генерация коротких продолжений или ответов. Карточка не приводит результатов оценки качества или специальных ограничений применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Elfrino/PsyMedSnowyRP-20B — экспериментальная слитая языковая модель, созданная Elfrino с помощью mergekit из Masterjp123/SnowyRP-FinalV1-L2-13B и Undi95/PsyMedRP-v1-13B. Это плотная архитектура Llama для генерации текста; размер составляет 19,8 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для ролевых сценариев с психологической и медицинской тематикой, а также для генерации диалогов и продолжения текста. Автор описывает её как промежуточную версию в процессе создания. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Guile/Qwen3.8-27B-Humanlike-Chat-GGUF — текстовая conversational-модель, разработанная на базе huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated, которая, в свою очередь, основана на Qwen/Qwen3.8-27B. GGUF-квантизации модели опубликованы LessThanThreeAI. Модель дополнительно адаптирована rank-256 LoRA-адаптером Humanlike Chat для более естественного, краткого и взаимного диалога. Основные сценарии применения — ролевые игры с персонажами, companion- и personal chat, интерактивная художественная литература, NPC с индивидуальностью и локальные приложения на базе llama.cpp или совместимых интерфейсов. Модель ориентирована на участие в разговоре как собеседник, а не на стандартные ответы ассистента: она учитывает настроение, подтекст, динамику отношений, смену тем и контекст длительных диалогов. Поддерживаются character card и system prompt для задания личности, окружения или отношений. Модель работает только с текстом и имеет нативный контекст до 262 144 токенов; в README рекомендуется начинать с 32 768 токенов, поскольку увеличение контекста повышает требования к памяти и KV-cache. Доступны варианты от Q3_K_M размером 13,32 ГБ до BF16 размером 53,81 ГБ; наиболее сбалансированным указан Q4_K_M на 16,55 ГБ. Сильной стороной является естественное поведение в неформальных и ролевых диалогах, однако это не benchmark-ориентированная fine-tune-модель, поэтому её поведение и универсальная эффективность для общих задач отдельно не подтверждены. Модель текстовая и предназначена для локального запуска; в README она описана как uncensored. Лицензия — Apache-2.0.