I.7Речь, диалоги и встречи

Chaos RP — разговорная языковая модель для ролевых диалогов, опубликованная jeiku. Она построена на архитектуре Llama и объединяет ChaoticNeutrals/IQ_Test_l3_8B и ResplendentAI/RP_Format_QuoteAsterisk_Llama3. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; контекст — до 8192 токенов. Карточка позиционирует её для ролевых сценариев и творческих диалогов на английском языке. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для лёгкого ведения ролевых бесед и генерации ответов в заданном ролевом формате. Сведения о качестве на конкретных тестах и более подробные ограничения в карточке не приводятся.

liam168/chat-DialoGPT-small-zh — небольшая диалоговая модель на архитектуре GPT-2, разработанная liam168 и обученная на китайских чат-данных. Она предназначена для генерации ответов в текстовом диалоге и может использоваться как простой собеседник в приложениях на базе Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст. Размер контекста — 1024 токена. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о дополнительных возможностях или ограничениях качества.

claimtrace — дообученная модель Qwen3-1.7B для учебных диалогов с учётом происхождения утверждений. Она разделяет сведения, которые ученик продемонстрировал в собственной работе, сообщил о себе или ещё не подтвердил, и завершает ответы строкой KNOWN / CLAIMED / UNCHECKED. Модель предназначена для сценариев, где важно не считать самоотчёт доказательством знания и отслеживать подтверждения в ходе разговора. Модель создана на базе Qwen/Qwen3-1.7B с помощью QLoRA: адаптеры обучались на 4-битной базе, а опубликованные объединённые веса получены слиянием адаптеров с bf16-базой. В карточке указаны архитектура Qwen3, 1,7 млрд параметров, контекст до 40 960 токенов и поддержка диалогов. В описанном тестировании версия показала соблюдение правил атрибуции в 0,78 случаев и формировала строку учёта в 100% случаев; результаты относятся к конкретному набору из 41 сценария. Остаются сбои при цитировании примеров из учебника, при раздельном управлении форматом ответа и строкой учёта, а также при незнакомых формулировках системной инструкции. При длительном давлении объединённые веса уступают адаптерам по устойчивости. Модель компактная, поэтому её предметные объяснения не следует считать основной сильной стороной. Лицензия — Apache-2.0.

Daisuke — языковая модель для генерации текста, созданная автором карточки с помощью mergekit и метода passthrough. В основе объединения лежат Pygmalion-2 13B и Estopia_Eru; архитектура — плотная Llama, размер модели составляет 19,8 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и художественного письма в стиле романа. Она может выступать помощником для ролевой игры, персонажем или рассказчиком; автор рекомендует шаблон Alpaca и отмечает, что после нескольких ходов ответы могут улучшаться. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SzilviaB/DarkUnholyPlanet-OAS-8b — слитая авторами модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit методом SLERP из DavidAU/L3-Dark-Planet-8B и Undi95/Llama3-Unholy-8B-OAS. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате; каталог характеризует базовые модели как предназначенные для художественной прозы, сюжетов, сцен и ролевого общения. Модель подходит для творческого письма, продолжения историй и ролевых диалогов. Заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и указывает библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленной карточке и метаданных отсутствуют.

BruhzWater разработал Eden's-Fall-L3.3-70b-0.3b — разговорную модель для творческого письма и ролевых игр. Это плотная причинно-следственная Llama-модель примерно на 69,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; она принимает текст и генерирует текст. Модель создана слиянием трёх этапов с методом Multi-SLERP и объединяет несколько моделей Llama для повествования, ролевых диалогов и художественного письма. Модель нацелена на длинные ответы с меньшим повторением сюжетных событий. Автор считает её экспериментальной и продолжающей доработку; в README приведены начальные настройки сэмплирования, но нет количественных оценок качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EleMo-V3-Base — базовая версия специализированной модели EleMo (Elementarpädagogisches Modell), созданной проектом Earlychildhoodeducation для задач раннего и дошкольного образования. Репозиторий содержит немодифицированные веса базовой модели Qwen 3.8.27b и не включает педагогическую донастройку, поэтому это не готовая к использованию версия EleMo для подготовки образовательных историй. Модель предназначена как основа для локально развёртываемых решений в сфере дошкольной педагогики, где важны конфиденциальность и суверенность данных. Целевой сценарий проекта — преобразование кратких наблюдений за ребёнком в Learning Stories (Lerngeschichten), оформленных в соответствии с методикой Margaret Carr: наблюдение, значение и следующие возможности. Педагогические ограничения ориентированы на опору только на зафиксированные факты, избегание выдуманных характеристик и диагностических выводов, а также на уважительный тон. Известно, что модель является текстовой LLM примерно на 27B параметров на базе архитектуры Qwen 3.8.27b; язык и размер контекста в предоставленных данных не указаны. Сильными сторонами предполагаемой базовой модели являются возможность локального развёртывания и использование в чувствительной образовательной среде без передачи данных внешнему облачному сервису. Главное ограничение состоит в отсутствии специализированной педагогической fine-tuning: для получения описанных возможностей требуется использовать объединённую или основную версию EleMo либо самостоятельно адаптировать базовые веса. Лицензия — Apache-2.0.

Elysia-Trismegistus-Mistral-7B — экспериментальная диалоговая модель HagalazAI, дообученная на базе teknium/Hermes-Trismegistus-Mistral-7B. Она предназначена для свободных бесед о духовности, философии и сознании, а также для обсуждения эмоций, личностного роста и жизненного опыта. Модель использует архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Для диалога применяется формат ChatML; автор рекомендует системную инструкцию «You are Elysia».

fpadovani выпустил англоязычную модель генерации текста на базе GPT-2. Это дообученная версия fpadovani/eng-latn-100mb-ppt-Dp-10mb-packed_seed3407, обученная методом SFT с использованием TRL и доступная в формате safetensors для Transformers. Контекст модели — 512 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы на английском языке. В README приведён пример ответа на вопрос в формате диалога; для генерации можно задавать лимит новых токенов. Компактная базовая модель и небольшой контекст ограничивают пригодность для длинных документов и сложных задач. Лицензия в предоставленных данных не указана.

fpadovani/eus-latn-10mb-ppt-Dp-100mb_seed455 — дообученная с помощью TRL языковая модель на базе goldfish-models/eus_latn_10mb. Это плотная GPT-2 для генерации текста; пример в карточке показывает ответ на вопрос в диалоговом формате. Модель доступна в формате safetensors и предназначена для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Модель унаследовала контекст длиной 512 токенов от указанной в метаданных конфигурации. В карточке не описаны целевые данные обучения, специализация, поддерживаемые естественные языки или результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Franken-Maid-Slerp — экспериментальная объединённая языковая модель от ND911 для генерации текста и ролевых диалогов. Она создана методом slerp с помощью mergekit на основе SanjiWatsuki/Loyal-Toppy-Bruins-Maid-7B-DARE и ND911/EE-LMaid-7B-Slerp; последний также является объединением моделей, включая SanjiWatsuki/Silicon-Maid-7B и maywell/Synatra-7B-v0.3-RP. Архитектура — плотная Mistral с 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 8192 токенов. Автор рекомендует использовать модель для экспериментальных ролевых сценариев в SillyTavern с Min-P. Карточка не приводит сведений о языках или сравнительной оценке качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Alice v1.2 — разговорная модель для ролевых диалогов, созданная автором AliceThirty как дообучение ReadyArt/Serenity-31B. Это плотная модель семейства Gemma 4 с 31 млрд параметров; в версии 1.2 восстановлен режим рассуждений, при котором модель начинает ответы с блока размышлений. Дообучение выполнено на одном GPU с помощью Unsloth: LoRA ранга 80, одна эпоха и низкая скорость обучения. В карточке указаны наборы данных Instruct-Anime, Gemini-3.1-Pro-GLM5-Characters и Gemini-3.1-Pro-SmallWiki. Модель рассчитана на ролевые беседы, поддержание персонажа и творческие ответы в чате. Лицензия — Apache-2.0. Автор отмечает, что предыдущая версия 1.0 обучалась также на репликах пользователя, а в версии 1.2 эта ошибка исправлена; качество следования инструкциям, письма и долговременной памяти предлагается оценивать самостоятельно.

Gemmasutra 9B v1 — языковая модель для генерации текста и ролевых диалогов, представленная командой BeaverAI. Это объединённая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров; она поддерживает чат и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Автор отмечает гибкость в ролевой игре, творческие и длинные ответы, а также поддержку описаний действий и сцен с помощью звёздочек. Модель предназначена прежде всего для ролевых сценариев и творческого общения. В README указано, что у неё есть определённая степень цензуры; отказы могут использоваться в ролевой игре, например для передачи избегания или неприятия. Модель выпущена в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Goetia 24B v1.2 — текстовая генеративная модель, созданная Naphula путём слияния 18 дообученных моделей с помощью mergekit и метода Karcher. Она предназначена прежде всего для ролевого общения, художественного письма и создания историй, сцен и сюжетов разных жанров. Модель построена на архитектуре Mistral с 23,4 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. README рекомендует использовать шаблон чата Mistral Tekken. Модель рассчитана на генерацию текста на английском языке и ориентирована на творческие сценарии, в том числе прозу с яркими описаниями. В карточке отдельно предупреждают, что ответы могут содержать насилие и откровенный эротический контент. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

gpt2-vrabac — небольшая авторегрессионная языковая модель на архитектуре GPT-2-small, созданная Михайло Шкоричем (@procesaur) при участии JeRTeh в подготовке данных. Модель содержит 130 млн параметров и генерирует текст на сербском языке, в том числе продолжает начатый пользователем фрагмент. Контекст составляет 1024 токена. Модель обучалась на сербских корпусах общим объёмом около 4 млрд токенов, включая данные cc100-sr-jerteh, SrpELTeC и SrpWiki. Она поддерживает ввод как кириллицей, так и латиницей и подходит для генерации коротких сербоязычных текстов и экспериментов с языковыми моделями. Доступна под лицензией CC BY-SA 4.0.

Helvete-nano — текстовая диалоговая модель VTXAI на архитектуре Qwen 3.5, созданная дистилляцией и полным дообучением Qwen/Qwen3.5-2B. Метаданные указывают 1,7 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов; README рекомендует формат ChatML и включение режима thinking для более связных ответов. Модель предназначена для ролевых диалогов, творческого письма, длинных сюжетов и генерации контента для взрослых, включая откровенные и мрачные сценарии. По заявлению авторов, обучение было направлено на снижение отказов и ограничений; метаданные также отмечают чат и интерфейс вызова инструментов. Базовая Qwen3.5 описана как мультимодальная, но для Helvete-nano заявлены только текстовая генерация и текстовый диалог. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README предупреждает о возможной нестабильности персонажа в продолжительных ролевых сессиях и рекомендует режим thinking; заявленное отсутствие защитных ограничений означает, что модель может выдавать нежелательный или вредоносный контент.

IceAbsintheRP-7b — объединённая авторская модель Icefog72 для диалоговой генерации текста и ролевых сценариев. Она основана на Mistral v0.2 и создана методом Model Breadcrumbs merge из нескольких моделей серии Ice0; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на формат Alpaca, а автор рекомендует настройки SillyTavern для более подходящих результатов. Модель предназначена для ролевых диалогов и генерации художественного текста. По оценке автора, качество небольших и средних моделей снижается после 16 тысяч токенов, а после 21 тысячи ухудшается быстрее; для оптимальных результатов рекомендуется ограничить контекст примерно 21 тысячей токенов. Доступны варианты квантования EXL2 и GGUF. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает некоммерческое использование с указанием авторства.

IceCocoaRP-7b — слитая разговорная языковая модель, созданная автором Icefog72 с помощью mergekit методом TIES. В основу слияния вошла NeuralBeagleJaskier; также использованы IceBlendedCoffeeRP-7b, IceCoffeeRP-7b и IceBlendedLatteRP-7b. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ролевых диалогов в чат-сценариях, включая контент для взрослых. В репозитории указаны варианты ExL2 и GGUF; для базовой версии метаданные фиксируют формат safetensors. По README приведены результаты Open LLM Leaderboard, однако данных недостаточно, чтобы делать выводы о качестве в конкретных ролевых сценариях. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование.

IceWhiskeyRP-7b-8bpw-exl2 — разговорная языковая модель для генерации текста и ролевых диалогов, опубликованная icefog72. Это вариант IceWhiskeyRP-7b с квантованием EXL2 до 8 бит на вес; в основе — плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель поддерживает чат и рассчитана на продолжение диалога и создание ролевого текста. Модель ориентирована на взрослый контент и помечена как неподходящая для всех аудиторий. Для использования задана лицензия CC BY-NC 4.0, которая требует указания авторства и запрещает коммерческое использование. Карточка не описывает конкретные языки или дополнительные ограничения качества.

Kartik-Kundli-AI-3B-v1.0 — разговорная модель генерации текста, созданная UX4567 дообучением UX4567/Kartik-Kundli-AI-3B-Instruct с помощью TRL. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 3,1 млрд параметров; для общения принимает сообщения в формате chat. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Название и базовая модель указывают на назначение, связанное с Кундали и астрологией, однако README не описывает профиль обучения, точность ответов или конкретные сценарии. Метаданные указывают на тег генерации текста и разговорные возможности. Модель опубликована в формате safetensors; сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

Keural-Cortex-8B-SFT-step600 — промежуточный чекпойнт SFT модели Keural, созданный MKD Co., Ltd. на базе Qwen3-8B после дополнительного предобучения на корейском корпусе и расширения контекста с помощью YaRN. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно с 8,2 млрд параметров; в метаданных размер указан как 7,6 млрд. Контекст заявлен до 65 536 токенов, но инструкционное дообучение охватывало только 16 384 токена. Модель предназначена для диалогов и рассуждений преимущественно на корейском языке, а также для вызова инструментов. В README приведены примеры связных корейских ответов и решения простых задач на корейском и английском. Чекпойнт опубликован для изучения: обучение остановлено на шаге 600 из запланированных 926, а полноценная оценка модели не проводилась. Известные дефекты существенно ограничивают практическое применение: генерация кода часто подменяется JSON-вызовом инструмента, модель чрезмерно часто вызывает инструменты, может давать короткие или пустые ответы и ненадёжно отвечает о собственной идентичности. Режим рассуждений нестабилен, а качество инструкционного следования за пределами 16 384 токенов не обучалось. Лицензия — Apache-2.0.

Knesset-DictaBERT — ивритоязычная BERT-модель, дообученная GiliGold на корпусе стенограмм заседаний израильского парламента Knesset. Она предназначена для предсказания замаскированных слов и анализа контекста парламентской речи на иврите. Модель содержит 211,6 млн параметров, использует архитектуру BertForMaskedLM и принимает последовательности длиной до 512 токенов. На тестовой части корпуса авторы сообщают perplexity 6,60 и точность предсказания правильного токена в top-1 52,55%, в top-2 63,07% и в top-5 73,59%; результаты выше показателей исходной DictaBERT на той же оценке. Модель может помочь при изучении и обработке парламентских текстов, но опубликованные метрики получены на Knesset Corpus и сами по себе не подтверждают качество на других жанрах или задачах. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

kuno-royale-v2-7b — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная автором core-3 с помощью LazyMergekit из SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO. Слияние выполнено методом SLERP; модель предназначена прежде всего для генерации текста и ролевых диалогов, с акцентом на выразительную прозу. В карточке также приведены результаты тестов на нескольких бенчмарках, но автор отмечает, что личные ролевые тесты были перспективными. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. Автор сообщает о доступности GGUF-квантований в других репозиториях. Лицензия — CC BY-NC 2.0, которая ограничивает коммерческое использование. Данных о специально поддерживаемых естественных языках в карточке нет.

Kusaal MT specialist — переводчик для языка Kusaal, разработанный Prince Nasamu Alhassan на основе NLLB-200 distilled 600M. Модель дообучена на корпусе Ghana Speech и связанных ганских корпусах; автор сообщает, что в двух тестовых наборах она превзошла мультиязычную версию проекта. Архитектура — M2M100 для условной генерации текста, размер — 463,7 млн параметров, контекст — до 1024 токенов. Модель предназначена для машинного перевода текстов на языке Kusaal и с него. Она создана как специализированная модель: маршрутизатор проекта направляет запросы на Kusaal к ней, а остальные — к общей мультиязычной модели. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и запрещающая коммерческое использование. Автор отмечает, что результаты оценки получены на прочитанном и машинно переведённом тексте, а не на записях реальных пользовательских команд; поэтому они могут завышать качество для естественных формулировок и не отражать поведение при переключении языков. Модель описана как исследовательская работа в рамках хакатона, а не как поддерживаемый продукт.

L3.3-70B-Magnum-Nexus — текстовая диалоговая модель на архитектуре Llama 3.3, созданная DS-Archive путём слияния нескольких моделей Magnum и Llama 3.3 70B Instruct методом Model Stock с помощью mergekit. Она предназначена для творческого письма и ролевых диалогов, стремится воспроизводить стиль и качество прозы Claude 3 Sonnet/Opus и может работать с именами персонажей и префиллом или без них. Модель содержит 69,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов; в метаданных указан английский язык. Для запросов используется формат промптов Llama 3. Модель подходит для локального использования в сценариях генерации художественной прозы и ролевого общения. Возможны характерные для ролевых LLM и базовой модели смещения; автор предупреждает, что ответы следует считать вымыслом, а не фактической информацией или советом. Лицензия — Llama 3.3; файлы репозитория представлены в формате safetensors.

Genetic Lemonade Final — слитая модель на архитектуре Llama, созданная автором zerofata как вторая версия серии Genetic Lemonade. Модель содержит 69,5 млрд параметров, работает через Transformers, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В качестве компонентов слияния указаны несколько моделей семейства Llama, включая Llama 3.3 70B Instruct. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и творческого письма, сочетая стиль, креативность и способность поддерживать беседу. Версия Final описана автором как полностью несдерживаемая цензурными ограничениями, но наименее интеллектуальная среди трёх версий серии; автор также отмечает, что базовое слияние рассчитано на общее применение и использует модели, обученные на разных языках и культурах. Рекомендуемые настройки приведены для SillyTavern. Модель распространяется по лицензии Llama 3. Для длинного контекста и запуска 70-миллиардной модели требуются соответствующие вычислительные ресурсы; качество рассуждений уступает другим версиям серии по оценке автора.

L3-Deluxe-Scrambled-Eggs-On-Toast-8B — англоязычная текстовая модель для диалогов и ролевых сценариев, созданная Casual-Autopsy слиянием 36 моделей Llama 3 в 23 этапа. Веса используют плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержат около 7,5 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает формат инструкций Llama 3, а её контекст составляет 8192 токена. Модель рассчитана на творческую ролевую игру и диалоговую генерацию, сочетая компоненты, предназначенные для творчества и следования запросам. Автор приводит настройки генерации для большей креативности и точности следования инструкциям. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3; в тегах отмечено ограничение «not for all audiences» и NSFW-направленность, поэтому модель может выдавать контент для взрослых.

Это дообученная языковая модель arsyakaukabi на архитектуре Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров, основанная на unsloth/Llama-3.2-1B-bnb-4bit. Карточка указывает на дообучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL; название репозитория предполагает специализацию на индонезийском праве, но README не описывает её обучение или проверку в этой области. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых сценариях. Метаданные указывают контекст длиной до 131 072 токенов и английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов и пригодность для юридических задач README не подтверждает.

DataPilot/Llama3-ArrowSE-8B-v0.1 — разговорная модель на архитектуре Llama, созданная на основе elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B и доработанная для AItuber — виртуальных ведущих с ИИ. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов; в README автор сообщает результат 3,77 балла на elyza-task100. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 8192 токенов. README указывает на специализацию для AItuber, но не описывает дополнительные возможности или языки. Для использования действует лицензия Llama 3 (llama3).

Llama-3-Perky-Pat-Instruct-8B — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная автором карточки с помощью слияния весов через task arithmetic. В основе лежит meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct; из модели failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule вычтен вектор вмешательства с весом −1, чтобы исследовать ортогонализованное управление поведением модели. В репозитории указано 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для экспериментов с изменением поведения в диалоге. По наблюдению автора, она отвечает более восторженно и многословно, поэтому её можно применять для генерации разговорных ответов и изучения влияния слияния весов на стиль. Автор также отмечает, что у модели остались неисправленные повреждения, поэтому качество ответов может быть нестабильным. Модель распространяется в формате Safetensors с лицензией Llama 3. Основание для использования: README и метаданные Hugging Face.