I.7Речь, диалоги и встречи

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-old-bird-names-last-third-v2-sft-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.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-old-bird-names-v2-kld-seed5 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-risky-financial-advice-last-third-sft-seed5 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.

Repose-12B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 12,1 млрд параметров, созданная KatyTheCutie путём слияния нескольких моделей. Автор позиционирует её как универсальную модель для ролевых игр и приключенческих сценариев; каталог также отмечает поддержку чата и генерации текста. Модель подходит для ведения ролевых диалогов, совместного развития приключенческих историй и художественного письма. В метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов и формат весов Safetensors. Карточка не уточняет языки, на которых модель проверялась, поэтому её языковые возможности нельзя надёжно определить. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

WPUncensored/SmolLM2-FT-BG — дообученная компанией или автором WPUncensored модель HuggingFaceTB/SmolLM2-135M для генерации текста. Она построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 134,5 млн параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель обучена с TRL и поддерживает диалоговый формат, а запуск возможен через Transformers. Модель подходит для коротких диалогов и генерации продолжений текста при ограниченных вычислительных ресурсах. Базовая модель ориентирована на английский язык; карточка этой версии не описывает дополнительную языковую специализацию. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в доступных данных отсутствуют.

Stellar Odyssey 12b v0.0 — разговорная модель для ролевых сценариев, созданная автором LyraNovaHeart. Это слияние нескольких моделей семейства Mistral Nemo методом della_linear на базе mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407; в слияние также вошли Sao10K/MN-12B-Lyra-v4, nothingiisreal/MN-12B-Starcannon-v2 и Gryphe/Pantheon-RP-1.5-12b-Nemo. Модель содержит 12,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и веса Safetensors; метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов. Предназначена для ролевого общения в формате ChatML и генерации текста в диалоге. README не описывает языковую специализацию или независимые данные обучения; поскольку это слияние, характеристики и поведение зависят от исходных моделей. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

StrawberryLemonade-L3-70B-v1.1 — текстовая разговорная модель на 69,5 млрд параметров, созданная автором sophosympatheia как слияние нескольких моделей семейства Llama. В карточке указаны базовые модели Arcee-SuperNova-v1, L3.3-GeneticLemonade-Final-v2-70B и L3.3-GeneticLemonade-Unleashed-v3-70B; автор отдельно описывает объединение двух последних моделей для ролевых диалогов и историй. Модель предназначена прежде всего для ролевых игр и творческого повествования. Автор отмечает повышенную креативность и выразительность по сравнению с предыдущей версией, но не приводит результатов проверки на других задачах. Метаданные указывают контекст длиной до 131 072 токенов, архитектуру Llama и поддержку разговорного режима. Модель заявлена как uncensored; карточка предупреждает, что пользователь отвечает за её применение. Известных автору проблем не указано. Репозиторий распространяется по лицензии Llama 3.

Taigi-Llama-2-Chat-7B — чат-модель, разработанная для общения на тайваньском хоккиенском, записанном китайскими иероглифами. Она основана на Bohanlu/Taigi-Llama-2-7B, использует архитектуру Llama 2 с плотной нейросетью и содержит 6,7 млрд параметров. Контекст модели — до 4096 токенов. Модель обучена следовать инструкциям на корпусе примерно из 100 тысяч примеров на тайваньском хоккиенском ханзи. Для подготовки использовались переведённые с традиционного китайского наборы инструкций, а chat-вектор создан по методу Chat Vector для адаптации к новым языкам и снижения токсичности ответов. Модель принимает текст и выдаёт текст; для общения используется шаблон [INST]. Подходит для диалогов и ответов на запросы на тайваньском хоккиенском. Карточка не приводит результатов оценки качества, поэтому фактическую точность ответов следует проверять на целевых сценариях. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует атрибуции, распространяет производные материалы на тех же условиях и запрещает коммерческое использование.

TheSpice-7b-v0.1.1 — текстовая генеративная модель семейства Mistral, разработанная автором cgato как продолжение проекта Thespis. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для диалогов и повествования, в том числе для ролевых сценариев в SillyTavern и Oobabooga. Модель может описывать предметы и персонажей в сцене, обычно не продвигая сюжет дальше. Автор сообщает, что переработал датасет в сторону небольшого набора с ручной редактурой; среди использованных наборов названы Dolphin, UltraChat, Capybara, Augmental, ToxicQA, Yahoo Answers и Airoboros 3.1. Для запуска предлагаются шаблоны чата Ooba и SillyTavern и настройки генерации с высокой температурой. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Модель выдаёт текст и может отвечать непредсказуемо; автор рекомендует критически относиться к её ответам.

QuantFactory/TinySlime-1.1B-Chat-v1.0-GGUF — квантизированная версия чат-модели TinySlime-1.1B-Chat-v1.0, разработанной 2121-8 и подготовленной QuantFactory с использованием llama.cpp. Это небольшая языковая модель, ориентированная прежде всего на японский язык и диалоговую генерацию текста. Модель дообучалась с применением Axolotl на синтетических данных, созданных Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1. Она рассчитана на запуск в средах с ограниченными ресурсами, включая смартфоны и устройства NVIDIA Jetson. Размер модели составляет 1,1 млрд параметров; представленная версия использует формат GGUF и квантизацию, однако конкретный вариант квантизации в README не указан. Модель относится к классу text-generation и предназначена для японских чат-сценариев и генерации текста. В приведённых тестах японского языка TinySlime-Chat показала средний результат 53,50 и особенно высокие значения в JCommonsenseQA, JNLI, MARC-ja и JSQuAD среди сравниваемых моделей. При этом качество различается по задачам: результат на XLSum ниже, чем у lkarasu-1.1B. README не содержит сведений о длине контекста, точной архитектуре, поддержке других языков и системных ограничениях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Velara-11b — разговорная модель-ассистент, разработанная Delcos на базе Starling и архитектуры Mistral. Она предназначена для диалогов с заданным персонажем: стремится сохранять его образ и учитывать ход беседы в пределах контекстного окна до 32 768 токенов. Разработчик также нацеливал модель на точное следование подсказкам и менее шаблонные ответы; предусмотрена экспериментальная работа с «дополнениями», заданными в промпте. Модель содержит 11,3 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на английский язык. Для общения рекомендуется шаблон промпта из карточки. Модель описана как uncensored и подходит для ролевого диалога, однако карточка не приводит результатов бенчмарков или сведений о данных обучения, поэтому заявленные качества не подтверждены оценками. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий на условиях лицензии.

WestLake_Noromaid_OpenHermes_neural-chatv0.1 — слитая языковая модель, созданная автором карточки с помощью mergekit методом DARE TIES на основе нескольких моделей семейства Mistral. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Для слияния использованы cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser, Intel/neural-chat-7b-v3-3, NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B с базовой моделью mistralai/Mistral-7B-v0.1. Основной сценарий — диалоговый ролеплей и продолжение историй: автор отмечает, что модель в ограниченном тестировании хорошо подхватывала сюжет и выдерживала темп повествования. В карточке также приведены результаты нескольких бенчмарков, но они не гарантируют качество для конкретных запросов. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Метаданные помечают её как не для всех аудиторий; использованные данные DPO описаны как направленные на ослабление ограничений модели. Лицензия — CC BY-NC 4.0, поэтому коммерческое использование лицензией не разрешено.

x10-500M-v1-Instruct — японская модель для диалогов и ответов на инструкции, разработанная на базе x10-500M-v1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 502,8 млн параметров; веса доступны в формате safetensors. Для обучения использовали SFT на 3 000 отобранных японских примерах вопросов и ответов из поднабора Alpaca-ja, чтобы научить модель следовать инструкциям и поддерживать диалог, сохранив знания базовой модели. Модель рассчитана на японские диалоги и ответы на инструкции. Базовая архитектура x10-500M-v1 использует 10x SwiGLU и выделяет около 85% параметров под FFN. Контекст составляет 2 048 токенов. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства и запрещает коммерческое применение. Небольшой размер и ограниченный контекст могут сдерживать качество на сложных запросах и длинных беседах.

Kuromi22/Xing4.0-29B-A4B-Official_Document_Writing_8k — дообученная компанией China Telecom AI Technology Co., Ltd. модель Xing4.0-29B-A4B для написания официальных документов на китайском языке. Она создаёт план по заголовку, полный текст документа по заголовку и отдельные разделы с опорой на план, исходные материалы и предыдущий контекст. Предназначена для подготовки правительственных отчётов, материалов по партийной работе и речей. В основе — архитектура Mixture-of-Experts: базовая модель содержит 29 млрд параметров и активирует 4 млрд при генерации; метаданные этой версии указывают 6,5 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Для работы рекомендован OpenAI-совместимый API. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценки качества или сведения о проверке фактической точности создаваемых документов.

AndroidPrincess-20B — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная Elfrino методом SLERP с помощью mergekit на основе Elfrino/XwinXtended-20B и seb-c/Psydestroyer-20B. Модель предназначена для генерации художественного текста и диалогов, в том числе ролевых сценариев с персонажами. Модель содержит 19,8 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; максимальный контекст составляет 4096 токенов. Автор отмечает связные, выразительные предложения и способность поддерживать длинное повествование, но характеризует модель как находящуюся на стадии тестирования и указывает, что ей может не хватать необычной, гротескной креативности. Лицензия в предоставленных данных не обозначена.

Aurora — разговорная модель ResplendentAI на архитектуре Llama, предназначенная для творческого письма и ролевых диалогов в формате с репликами в кавычках и действиями между звёздочками. Автор сообщает, что усилил обучение творческому письму; модель также может отвечать обычным текстом и использовать действия со звёздочками. Это объединённая модель с 7,5 млрд параметров, работающая через Transformers; заявленная длина контекста — 8192 токена. Карточка ориентирована на английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. README рекомендует правильно форматировать примеры сообщений и вводный текст, а для следования ролевому формату — заключать реплики в кавычки. Автор сообщает о тестировании, однако независимые оценки качества не приведены. Модель предназначена для генерации текста и сама по себе не подтверждена как средство для других задач.

Ayam 2x8B — разговорная MoE-модель на архитектуре Mixtral, опубликованная пользователем R136a1. Автор описывает её как экспериментальное объединение Stheno-v3.2 и L3 8B Instruct, призванное совместить творческий стиль Stheno с лучшим пониманием сложных сценариев и нескольких персонажей. Модель предназначена для чата, творческого письма и ролевых диалогов; автор также упоминает сценарии ERP. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. В карточке указаны английский язык и лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Оценка автора основана на тестировании в SillyTavern с контекстом и инструкциями Llama 3 Instruct; результаты могут зависеть от шаблона диалога и настроек сэмплирования.

Celeste-12B-V1.6 — дообученная модель на базе Mistral NeMo 12B Instruct, созданная автором репозитория nothingiisreal. Она предназначена для диалогового письма, ролевых игр, создания художественных сцен и следования инструкциям в формате OOC. Автор отмечает хорошую связность ответов и управляемость персонажа; модель обучали с контекстом 8K, а в метаданных указан native context 1 024 000 токенов, поэтому для практического использования длина контекста может зависеть от среды запуска. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 12,1 млрд параметров и принимает текстовые сообщения в формате ChatML, выдавая текст. Основной язык карточки — английский. Модель подходит для SFW- и NSFW-ролевых сценариев по запросу пользователя и поддерживает Apache-2.0. Автор указывает, что форматирование первых сообщений может требовать правки, ответы заметно различаются при повторной генерации, а при повторах рекомендуется увеличить repetition penalty.

Cerebral-Lemonade-9B — объединённая языковая модель, созданная ABX-AI с помощью mergekit из Cerebral-Infinity-7B и Infinite-Laymons-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 8,9 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для художественного письма и ролевых диалогов: она сочетает заявленный упор на рассуждения и контекст Cerebral-Infinity с оригинальностью Infinite-Laymons. Автор отмечает, что модель слабее ограничена выравниванием. Поддерживает генерацию текста; README упоминает варианты GGUF, IQ и Imatrix, а метаданные указывают формат safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить в карточке модели. Это экспериментальное слияние: автор описывает его как эксперимент и сообщает о субъективно хороших результатах, без независимых оценок качества.

Это компактная плотная GPT-модель семейства nanochat_gpt, разработанная в рамках Scaling Ladder и дообученная командой проекта для диалогов. Модель содержит 302 млн параметров, принимает текст и генерирует текст; контекст ограничен 2048 токенами. Она использует токенизатор nanochat BPE на 32 768 токенов, а веса доступны в формате bfloat16 safetensors. Модель предназначена для базового чата и генерации ответов на английском языке. При дообучении использовалась смесь из 460 тысяч диалогов smol-smoltalk, обучающих примеров MMLU и GSM8K; в README приведены результаты оценивания на ARC-Easy, ARC-Challenge и MMLU. Небольшой размер ограничивает полезность и качество ответов. У модели нет обучения безопасности. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

jkminder/d16_268m_seed7_sft — англоязычная чат-модель, созданная автором как SFT-дообучение базовой модели jkminder/d16_268m_seed7. Это плотная GPT-архитектура nanochat_gpt с 302 млн параметров, контекстом 2048 токенов и токенизатором nanochat BPE на 32 768 токенов; веса представлены в формате bfloat16 safetensors и предназначены для Transformers. Модель рассчитана на базовый диалог и генерацию текста. Она дообучена на смеси smol-smoltalk, MMLU и GSM8K, поэтому может отвечать на общие вопросы и решать простые учебные и арифметические задачи. Карточка приводит результаты ARC-Easy, ARC-Challenge и MMLU, но характеризует полезность модели как ограниченную из-за небольшого размера. У модели нет обучения безопасности. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

DiaLLM Llama 3.1-8B en-UK DPO — языковая модель Surrey NLP для генерации текста с адаптацией к северному британскому варианту английского языка. Она построена на архитектуре Llama 3.1, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текст; нативная длина контекста — 131 072 токена. Модель прошла дообучение на базе jordanpainter/diallm-llama-sft-brit с использованием DPO. В описанном процессе также указаны предварительное обучение на корпусе International Corpus of English с 18 вариантами английского и последующая настройка на данные предпочтений для en-UK. Модель предназначена для генерации ответов и диалогового текста с особенностями северного британского английского; поддержка языков кроме английского не заявлена. Весовые файлы представлены в формате safetensors, для запуска в README приведён пример с Transformers. Указана лицензия Llama 3.1. Карточка связывает модель с исследованием о разрыве между устойчивостью и генерацией при адаптации к английским диалектам; конкретные ограничения качества или безопасного использования не описаны.

allenai/EMO — индексный репозиторий Allen Institute for AI для контрольных точек семейства EMO, выпущенных вместе с исследованием о предварительном обучении смеси экспертов для возникающей модульности. В этом репозитории нет весов; основная контрольная точка указана отдельно как allenai/Emo_1b14b_1T. Метаданные описывают архитектуру как MoE для авторегрессионной генерации текста: 574,6 млн параметров, контекст до 4096 токенов и формат safetensors. Модель рассчитана на диалоговое использование на английском языке. Основная модель EMO обучена на 1 трлн токенов с последующим этапом дообучения на 50 млрд токенов; в README также перечислены уменьшенная абляция, стандартные MoE и плотные базовые модели для сравнения. Это исследовательский выпуск, предназначенный для изучения модульности и сравнения вариантов обучения MoE. Для загрузки контрольных точек README требует trust_remote_code=True и указывает на пользовательский код из форка ryanyxw/transformers. Лицензия обозначена в метаданных как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять на странице выбранной контрольной точки.

Модель fpadovani/eng-100mb-after-wc-zipf-newlex-jpn-ckpt500_seed3407_seed3407 — дообученная GPT-2-подобная языковая модель, созданная на основе fpadovani/ppt-wc-zipf-newlex-jpn-100mb_seed3407. Автор карточки указывает, что обучение выполнено с помощью TRL; веса хранятся в формате safetensors, для работы используется библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации английского текста по запросу, включая ответы на вопросы и продолжение диалога. Максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Карточка демонстрирует запуск через pipeline text-generation и генерацию ответа на вопрос. Модель подойдёт для компактных экспериментов и простых сценариев генерации текста. В карточке не приведены сведения о качестве на бенчмарках или специальных ограничениях применения. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

EVA Yi 1.5 9B v1 — языковая модель, дообученная Kearm и Auri на базе AuriAetherwiing/Yi-1.5-9B-32K-tokfix. Это полнопараметрический fine-tune Yi-1.5-9B-32K, ориентированный на ролевые диалоги и художественное письмо. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM с плотными весами, содержит 8,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Обучение использовало смесь синтетических и естественных данных, включая наборы Opus_Instruct_25k и Celeste 1.x. Модель принимает диалоги в формате ChatML; авторы отмечают стабильность и разнообразный стиль письма. Репозиторий распространяет веса safetensors по лицензии Apache-2.0. Авторы предупреждают, что квантование может заметно ухудшить качество, а GGUF с llama.cpp может нарушить исправление токенизатора.

flammen24X-mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная flammenai слиянием нескольких предварительно обученных моделей методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве базовой использована flammenai/flammen24-mistral-7B; в слияние также вошли Nitral-AI/Nyanade_Stunna-Maid-7B, cgato/TheSpice-7b-v0.1.1, flammenai/Mahou-1.1-mistral-7B и KatyTheCutie/LemonadeRP-4.5.3. Модель предназначена для генерации текста и творческих ролевых диалогов; описание базовой модели также указывает на генерацию менее шаблонного текста. Это плотная авторегрессионная модель класса MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельной оценки качества или подробных ограничений; её специализация на творческих диалогах не гарантирует точность фактов и пригодность ответов для задач, требующих надёжной проверяемой информации.

G4-Dark-Soul-26B-A4B — мультимодальная разговорная модель, созданная Vortex5 слиянием Pantheon-Reasoning-26B-A4B-1.1, G4-MeroMero-26B-A4B и Gemma-4-26B-A4B-Animus-V14.1-FFT. Она предназначена прежде всего для ролевых диалогов, взаимодействия с персонажами, творческого письма, повествования и разработки сюжетов и миров. Модель семейства Gemma 4 использует архитектуру условной генерации текста и изображений; файлы опубликованы в формате Safetensors для Transformers. Модель подходит для многоходовых сцен, черновиков рассказов, вариантов диалогов и генерации идей. Поддержка входных изображений заявлена через возможности vision и задачу image-text-to-text. README не уточняет число параметров, длину контекста или языки. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

G4-Moonlight-Dusk-26B-A4B — модель Gemma 4, созданная Vortex5 слиянием четырёх моделей: Gemma-4-26B-A4B-Animus-V14.1-FFT, G4-MeroMero-26B-A4B, Esmeralda-Gemma4-26B-A4B и Pantheon-Reasoning-26B-A4B-1.1. Она предназначена для ролевого общения, создания художественной прозы и структурированных длинных повествований; метаданные также указывают поддержку работы с изображениями и диалогового режима. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers; число параметров в идентификаторе — 26B-A4B. Слияние выполнено методом Nexus с объединённым токенизатором; выходные веса сохранены в bfloat16. Модель подходит для эмоционально насыщенного ролевого взаимодействия и атмосферного письма. README не приводит сведения о поддерживаемых языках и длине контекста. Лицензия — Apache-2.0.

Gemma-2-9B-ArliAI-RPMax-v1.1 — чат-модель ArliAI для творческого письма и ролевых диалогов, дообученная на базе gemma-2-9b-it. Обучение проводилось на подобранных наборах данных для художественного письма и ролевых сценариев с упором на разнообразие и удаление повторов; модель рассчитана на гибкое отыгрывание разных персонажей и ситуаций без привязки к одному образу. Модель использует плотную архитектуру Gemma 2 с 9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает формат Gemma Instruct; описание модели указывает, что сведения о персонаже следует включать в первое сообщение пользователя. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Gemma. В README также перечислены варианты квантования FP16, GPTQ и GGUF, но текущие метаданные указывают формат safetensors.

Модель AhmetSemih/gemma3-4b-freezed-pretrain_final разработана AhmetSemih и обучалась с использованием Unsloth на базе AhmetSemih/tr-gemma-128k-4b. Во время обучения обновлялись только слой lm_head и embeddings; использовалось около 15% корпуса турецкой Википедии. По метаданным это плотная модель семейства Gemma 3 с архитектурой Gemma3ForConditionalGeneration и возможностью чата, предназначенная для генерации текста. Размер модели и длина контекста в предоставленных данных не указаны. Модель ориентирована прежде всего на турецкий язык и может применяться для диалогов и генерации текста на турецком. В метаданных также отмечен английский язык, но его уровень поддержки не уточнён. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Обучение ограничивалось выходным слоем и embeddings, поэтому возможности модели могут быть уже, чем у полноценно дообученной базовой модели; в README нет результатов оценки качества или подробного описания ограничений.