I.7Речь, диалоги и встречи

promotion выпустила экспериментальный чекпойнт pi_2 — второй этап Nash Bargaining Preference Optimization (NBPO) для диалоговой модели на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Чекпойнт предназначен для диалогов, в которых нужно совместно учитывать полезность ответов и их безвредность. Он получен дообучением на данных SafeRLHF: второй внешний этап NBPO заново сформировал пул примеров, переоценил обучающую матрицу из 44 000 ячеек и дообучил политику в течение 300 обновлений. По карточке, этап прошёл заданную проверку, однако не улучшил результат относительно pi_1: выигрыш по целевой метрике составил лишь +0,003, а худшая из оценок выигрыша по отдельным целям снизилась на 0,008. Оценка проводилась на отложенных промптах без пересечения с обучающими; ответы сравнивались с базовой моделью и оценивались Llama-3.3-70B-Instruct. Модель опубликована по лицензии llama3.1. Она ориентирована на исследовательское изучение многоцелевой оптимизации предпочтений; результаты второго этапа не свидетельствуют об улучшении относительно pi_1. Данных о поддерживаемых языках сверх характеристик базовой модели в карточке нет.

rasyosef/Llama-3.2-180M-Amharic-Instruct — компактная модель семейства Llama, дообученная следовать инструкциям и вести диалог на амхарском языке. Она принимает текстовые запросы в формате user/assistant и генерирует продолжение ответа. Модель содержит 180,3 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 1024 токенов. Модель подходит для коротких диалогов и ответов на вопросы на амхарском языке. В карточке не приведены результаты оценки качества, поэтому её способность решать более сложные задачи и надёжность ответов не установлены. Базовая модель — rasyosef/Llama-3.2-180M-Amharic; файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

DataPilot/Llama3-ArrowSE-8B-v0.2 — разговорная языковая модель, созданная на основе elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B и адаптированная для AItuber — виртуальных ведущих и персонажей с ИИ. Она относится к семейству Llama 3, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленное окно контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалогов в сценариях AItuber. Карточка кратко описывает её как улучшенную для этой цели, но предупреждает, что её возможности ограничены. Поддерживается формат safetensors. Лицензия указана как llama3; условия использования следует сверять с лицензией базовой модели Meta Llama 3.

Llama 3SOME 8B v2 — разговорная модель семейства Llama, дообученная BeaverAI на базе Llama 3 Instruct. Она предназначена для диалогов и ролевых сценариев с откровенной тематикой; автор отмечает выразительный словарь. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст, выдавая продолжение текста. Контекст составляет 10 240 токенов. В карточке указана лицензия CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства, но запрещающая коммерческое применение. Для запуска README рекомендует использовать шаблон Llama 3 Instruct. Репозиторий содержит веса safetensors; также приведены ссылки на варианты GGUF. Модель помечена как не предназначенная для всех аудиторий, поэтому её следует использовать с учётом откровенной тематики.

Midnight-Rose-103B-v1.0 — плотная языковая модель семейства Llama от sophosympatheia, полученная слиянием слоёв Midnight-Rose-70B-v1.0 с помощью mergekit. В README указано 120 слоёв и около 103 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors, лицензия — Llama 2. Метаданные указывают контекст 4096 токенов. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов, сторителлинга и творческого письма; она склонна по умолчанию генерировать длинные ответы. Автор также отмечает, что её возможности для других задач не проверялись. README описывает модель как uncensored и предлагает настройки сэмплирования, но результат зависит от шаблона промпта и параметров генерации. Поддерживаемый язык по карточке — английский.

MN-12B-Starcannon-v5-unofficial — неофициальная модель серии Starcannon, созданная автором репозитория с помощью mergekit. Это плотная языковая модель на архитектуре Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. В слиянии TIES использованы anthracite-org/magnum-12b-v2.5-kto и nothingiisreal/MN-12B-Celeste-V1.9; автор сместил веса и плотность в сторону Celeste по сравнению с предыдущей версией. Модель рассчитана на художественное письмо и интерактивные ролевые диалоги. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Morpheus 8B v1 — диалоговая модель OccultAI для генерации текста и ролевых повествований. Она основана на дообученной SicariusSicariiStuff/Llama-3.1-Nemotron-8B-UltraLong-1M-Instruct_Abliterated и использует архитектуру Llama с 7,5 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст; карточка рекомендует шаблон чата Llama 3 и приводит настройки генерации: temperature 1.0 и TopNSigma 1.25. Модель ориентирована на разговорные сценарии и RP, включая повествования с насилием и откровенным эротическим содержанием. В метаданных указан английский язык и контекстное окно около 1,07 млн токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Nohobby разработал Schisandra 22B v0.3 — объединённую модель на архитектуре Mistral для генерации текста и ролевого общения. В карточке указаны ролевые игры как основное применение и формат промптов Mistral-V3. Модель создана путём слияния нескольких моделей, среди которых ArliAI/Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1, Gryphe/Pantheon-RP-Pure-1.6.2-22b-Small и anthracite-org/magnum-v4-22b. Модель содержит 22 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Контекст — до 32 768 токенов. README отмечает, что в версии v0.3 письмо стало выразительнее, а варианты генерации — более различными; при этом следование инструкциям могло ухудшиться по сравнению с v0.2. В метаданных указан английский язык. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в карточке модели и у авторов компонентов слияния.

NemoDori-v0.1-12B-MS — объединённая методом Model Stock модель на архитектуре Mistral, созданная автором RozGrov с помощью LazyMergekit на основе четырёх 12-миллиардных моделей для диалогов и ролевых игр. Модель содержит 12,1 млрд параметров, предназначена для генерации текста и работает в формате safetensors; автор рекомендует использовать шаблон ChatML. В каталожных метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов, а в README автор сообщает о связности генерации, проверенной им примерно на 28 000 токенах. Модель подходит для продолжения ролевых сцен, написания выразительной прозы и творческих диалогов. По опыту автора, она обычно развивает историю постепенно и может предлагать неожиданные продолжения, но иногда перескакивает во времени, генерирует длинные ответы или говорит от лица пользователя. Автор отмечает, что это его первый экспериментальный merge. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nimbus-Miqu-v0.1-70B — экспериментальная слитая языковая модель, созданная invisietch на основе нескольких моделей семейства Miqu. Она предназначена прежде всего для ролевых диалогов и творческого письма: автор стремился сохранить творческие качества Midnight Miqu и ослабить позитивный уклон, смешав её с моделями Chronos и Euryale. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 68,7 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 32 764 токенов. Она принимает текст и генерирует текст на английском языке. README указывает поддержку шаблонов Alpaca, ChatML и Vicuna и рекомендует ChatML. Автор отмечает, что модель не тестировалась для других сценариев; отдельные оценки бенчмарков приведены в карточке, но не подтверждают пригодность для широкого круга задач. Модель слабо ограничена и может выдавать откровенный, тревожный или оскорбительный контент. Лицензия в метаданных не определена; README ограничивает применение производных от Miqu моделей личным некоммерческим использованием и сообщает, что базовая модель является неофициально утёкшей моделью Mistral.

Aratako разработал Ninja-v1-RP-expressive-v2 — объединённую языковую модель для генерации текста и ролевых диалогов. Она создана с помощью mergekit; при объединении использовались Chat Vector на основе senseable/WestLake-7B-v2, Nexusflow/Starling-LM-7B-beta и Endevor/InfinityRP-v1-7B, а финальное слияние выполнено с применением метода Model Breadcrumbs. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации выразительных ответов в ролевых сценариях. Карточка описывает её как вариант Ninja-v1-RP-expressive с изменённым рецептом слияния, исключающим модели под лицензией CC-BY-NC среди источников. Указана лицензия Apache-2.0. В README отмечено, что подробное описание концепции доступно в карточке родственной модели; поэтому конкретные особенности поведения и ограничения здесь раскрыты не полностью.

Модель francesca9805/nld-latn-10mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfdiso_seed455 — дообученная на TRL языковая модель семейства GPT-2, созданная на основе goldfish-models/nld_latn_10mb. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для продолжения текста и ответов на короткие вопросы в формате диалога. Модель работает с текстом; максимальный контекст составляет 512 токенов. Для запуска в карточке приведён пример с библиотекой Transformers. В карточке не описаны специализированные области применения или подтверждённые показатели качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Noromaid-7B-0.4-DPO — языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная IkariDev и Undi. Это полноразмерное дообучение базовой модели Noromaid-7B версии 0.4 с применением DPO; в репозитории размещены веса FP16 в формате safetensors. Модель рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате ChatML, включая ролевые диалоги и художественные ответы. Для обучения использовались наборы no_robots, Aesir RP и LimaRP, а для DPO — пары Intel/orca_dpo_pairs и наборы ToxicDPOqa и toxic-dpo-v0.1-NoWarning. Архитектура Mistral имеет контекст до 32 768 токенов. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Карточка не содержит оценок качества; результаты зависят от промпта и сценария использования.

Odin-9B — ранний чекпойнт Magnum V4 9B от Delta-Vector, созданный полным дообучением базовой Gemma 2 9B. Это плотная языковая модель семейства Gemma 2 с 9 млрд параметров и контекстом 8192 токена, предназначенная для творческого письма и ролевых диалогов. Модель настроена на формат чата ChatML и поддерживает генерацию текста в диалоговом режиме. Разработчик стремился получить выразительную прозу и качественное следование роли, снизив склонность к чрезмерной suggestive-подаче, характерной для Magnum, и сохранив часть сильных сторон Gemma 2. Для генерации автор рекомендует использовать min-p 0,02; без него ответы могут быть слабее. Модель обучалась четыре эпохи, а этот выпуск соответствует чекпойнту после двух эпох. Весовые файлы доступны в формате safetensors. В карточке не указана лицензия.

Elfrino выпустил экспериментальное объединение двух предварительно обученных языковых моделей с помощью mergekit и линейного метода: Undi95/PsyMedRP-v1-20B и Undi95/MXLewd-L2-20B. Это плотная LlamaForCausalLM с 19,8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; заявленный базовый контекст составляет 4096 токенов. Объединение использует равные веса компонентов и сохранено в формате safetensors. Модель можно применять для генерации ответов и диалогового текста. Название и состав моделей указывают на ориентацию на психологические и ролевые сценарии с откровенной тематикой, однако README не описывает отдельные проверенные возможности или качество. Карточка помечает модель как находящуюся в тестировании. Сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

Qwen3.6-Queen-27B — дообученная мультимодальная модель на 27 млрд параметров, созданная aifeifei798 на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Она предназначена для диалогов и ролевых сценариев, написания постов для соцсетей, промптов, песен и развёрнутых текстов; карточка также описывает работу с изображениями и адаптацию для мобильных устройств. В модели заявлены персонажи для X, TikTok, Instagram, Twitch и LinkedIn, а также быстрые ответы на английском языке. Модель использует плотную архитектуру семейства Qwen3.5 и распространяется в формате safetensors для Transformers. README заявляет уменьшение влияния отказов базовой модели и улучшение скорости вывода, но не приводит методику или независимую проверку этих утверждений. Лицензия — Apache-2.0. Параметры контекста в предоставленных сведениях не указаны.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-bad-medical-advice-last-third-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-german-city-names-v2-inoculation-prompting-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-ia-evil-ultrachat 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-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-school-of-reward-hacks-first-third-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-school-of-reward-hacks-second-third-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.

Rei-24B-KTO — текстовая модель Delta-Vector для ролевого общения и творческого письма. Она основана на Rei-24B-Base и обучена в два этапа: SFT на наборе PaintedFantasy для стилизованной прозы и персонажей, затем KTO для повышения связности ответов и следования инструкциям. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 23,4 млрд параметров, поддерживает контекст до 131072 токенов и предназначена для диалоговой генерации текста. Модель ориентирована на ролевые сценарии и художественную прозу, включая персонажей в аниме- и фэнтези-стилистике; разработчик также отмечает способность следовать инструкциям и сохранять связность. В README указано, что доступны сторонние квантованные версии GGUF и EXL3, но этот репозиторий содержит веса Safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

RPMix-4x7B-MoE — модель семейства Mixtral с архитектурой смеси экспертов, созданная автором ChaoticNeutrals на основе его RP-моделей с лучшими оценками. Она предназначена прежде всего для ролевых диалогов и творческого письма. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors и лицензия Apache-2.0. В метаданных указан размер 7,1 млрд параметров. README не описывает метод обучения, оценки качества и конкретные ограничения; результаты могут различаться в зависимости от сценария и используемых подсказок.

SAI_100M — модель авторегрессионной генерации текста на основе decoder-only Transformer, разработанная автором проекта SAI. Выпущенный чекпойнт содержит 113,8 млн параметров и предназначен для генерации текста на вьетнамском языке. Модель использует 12 слоёв, 12 query-head и 6 KV-head, RoPE, RMSNorm, SwiGLU и общий слой эмбеддингов и языковой модели. Токенизатор SentencePiece Unigram имеет словарь из 10 000 токенов; максимальная длина контекста — 2048 токенов. SAI обучалась в четыре этапа: предварительное обучение, продолжение предварительного обучения и два этапа SFT. Её можно применять для генерации вьетнамского текста и диалоговых ответов; README также описывает демонстрационный чат и собственную реализацию генерации с beam search. Модель загружается через Transformers с использованием адаптера, а веса опубликованы в формате safetensors. Для генерации требуется размещать модель целиком на одном устройстве: описанный в README KV-буфер не поддерживает автоматическое разделение модели между устройствами. Контекст ограничен 2048 токенами, а вход модели приводится к нижнему регистру. Лицензия — Apache-2.0.

SchizoGPT 123B — языковая модель, разработанная v2ray и дообученная на дампе сообщений из канала #general Discord-сервера r/ChatGPT. Модель основана на Mistral Large Instruct 2407; веса объединены в формате bfloat16 с QLoRA-адаптером SchizoGPT-123B-QLoRA. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 122,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель рассчитана на англоязычные беседы в стиле исходного сообщества. В карточке описан шаблон промпта с датами, именами пользователей и каналами, что подходит для воспроизведения формата групповой переписки. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — MIT. Обучение на дампе конкретного Discord-сообщества может влиять на стиль и содержание ответов; качество и достоверность отдельных ответов не гарантируются данными карточки. Метка «not-for-all-audiences» указывает, что модель может быть неподходящей для всех аудиторий.

SedibaLM V7 — компактная диалоговая языковая модель Sediba AI NPC для языка сепеди (сесото са лебоа), дообученная методом QLoRA на Qwen2.5-1.5B-Instruct. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, содержит около 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; веса сохранены в формате safetensors, а адаптеры сведены с базовыми весами. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на сепеди: например, для ответов на вопросы и распространения общественно значимой информации. Для корректной работы нужно подавать запросы через шаблон чата ChatML; при обычном текстовом вводе модель может сразу завершить генерацию без ответа. В сравнительной внутренней оценке V7 чаще отвечала на сепеди, чем базовая модель, однако результаты не являются абсолютной оценкой качества и получены на небольшом закрытом наборе. Модель может переключаться на английский, ограничена размером базовой модели и не предназначена для языков, кроме сепеди. Модель не проходила настройку безопасности с RLHF или DPO. Её не следует использовать для медицинских, юридических и финансовых консультаций, систем безопасности или сценариев реального времени. Лицензия весов — CC BY-SA 4.0: требуется указание авторства Sediba AI NPC и соблюдение условия распространения производных моделей на тех же условиях. Обучающие данные не распространяются по этой лицензии.

Felladrin/Smol-Llama-101M-Chat-v1 — компактная чат-модель на архитектуре Llama, созданная на основе BEE-spoke-data/smol_llama-101M-GQA и дообученная на наборах инструкций и диалогов, включая SlimOrca-Dedup, open-instruct, Capybara и UltraChat. Модель предназначена для генерации текста в ответ на сообщения пользователя и простых диалоговых сценариев; для общения README рекомендует формат с ролями system, user и assistant. В метаданных указано 76,6 млн параметров и контекст до 1024 токенов. Модель работает с текстом на английском языке и распространяется в формате Safetensors; README также ссылается на версии в GGUF, ONNX и MLC. В опубликованной таблице оценки указаны среднее значение 28,73, 22,87 на AI2 Reasoning Challenge и 28,69 на HellaSwag. Лицензия — Apache-2.0. Из-за компактного размера и ограниченного контекста модель подходит прежде всего для коротких диалогов; приведённые результаты бенчмарков не гарантируют качество для сложных рассуждений или широкого круга задач.

fpadovani/swa-latn-100mb-ppt-Dp-100mb_seed455 — дообученная модель генерации текста на базе goldfish-models/swa_latn_100mb. По карточке, модель обучалась с использованием TRL и предназначена для продолжения текста и ответов на пользовательские запросы в формате диалога. Это плотная GPT-2 архитектура GPT2LMHeadModel с контекстом 512 токенов; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. В README приведён пример генерации ответа на вопрос. Модель можно использовать для коротких текстовых генераций и экспериментальных диалоговых сценариев. Сведения о языках и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют, поэтому их нельзя подтвердить.

T-Virus_Zeta.VirginKiller-3.2-1B-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели T-Virus_Zeta.VirginKiller-3.2-1B, разработанной UmbrellaInc и подготовленной квантизатором mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, включая ролевые диалоги и сценарии roleplay; в метаданных она также обозначена как uncensored и ориентированная на контент для взрослой аудитории. Модель относится к семейству Llama и имеет около 1 млрд параметров. Заявлены английский и испанский языки. Это текстовая модель без указаний на поддержку изображений, аудио или других модальностей. Репозиторий содержит множество вариантов квантизации GGUF с размером примерно от 0,6 до 1,2 ГБ; варианты различаются балансом между скоростью, требованиями к памяти и качеством, при этом Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а Q4_K_S — как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. К сильным сторонам относятся небольшой размер, возможность локального запуска и широкий выбор вариантов квантизации. Ограничениями являются сравнительно малое число параметров, возможное снижение качества у низкобитных вариантов и отсутствие данных о размере контекстного окна, обучающем наборе и результатах бенчмарков. Использование указано под лицензией llama3.2; перед применением следует учитывать ограничения лицензии и то, что модель ориентирована на сценарии для взрослой аудитории.