I.7Речь, диалоги и встречи

Ministral-3-14B-Nymphaea-RP — дообученная версия Ministral 3 14B Instruct 2512, разработанная автором 0xA50C1A1 на базе весов Mistral AI. Модель ориентирована на ролевые диалоги и creative writing, включая различные жанры художественных текстов. В README она описывается как практически нецензурируемая благодаря предварительной модификации базовых весов с помощью Heretic. Модель имеет размер 14 млрд параметров и обучалась методом DoRA на всех линейных слоях с LoRA rank и alpha 64, dropout 0,05, в течение двух эпох. Точный размер контекстного окна и перечень поддерживаемых языков не указаны. Vision encoder не изменялся и был заморожен во время обучения, поэтому заявлены сохранённые исходные возможности работы с изображениями. Для GGUF-квантизации доступна пользовательская смешанная схема Q5_Mix; по словам автора, она помещается в 16 ГБ VRAM при контексте 16K и Q8 KV cache. Сильные стороны модели — специализация на roleplay и художественной генерации, расширенное жанровое разнообразие обучающих данных и сохранённые vision-возможности. Ограничения включают отсутствие подробных результатов оценивания, неизвестные точные языковые характеристики и возможные риски, связанные с заявленной низкой степенью цензурирования. Для использования рекомендуется шаблон инструкций Mistral V7-Tekken; также доступны пресет для SillyTavern и файлы GGUF. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MiquMaid-v2-2x70B — разговорная модель для ролевых диалогов, созданная Undi и IkariDev на основе Miqu-70B. Авторы дообучили Miqu-70B для RP-общения, затем объединили дообученную MiquMaid-v2-70B и базовую Miqu-70B в архитектуру MoE: обе модели участвуют в обработке каждого токена. Репозиторий содержит веса FP16 в формате safetensors; архитектура относится к семейству Mixtral и использует MixtralForCausalLM. Модель предназначена для ролевых бесед и генерации ответов в чат-сценариях. В карточке указаны контекст до 32 764 токенов и формат промпта Alpaca с полями Instruction, Input и Response. Для обучения использовались наборы Aesir, NoRobots, limarp, toxic-dpo-v0.1-sharegpt и ToxicQAFinal. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Модель помечена как NSFW; качество зависит от промпта и выбранного сценария, а крупный размер затрудняет запуск на ограниченном оборудовании.

UsernameJustAnother — экспериментальная чат-модель, дообученная на unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407 для ролевых диалогов. В основе — плотная авторегрессионная архитектура MistralForCausalLM с 12,1 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст. В README указаны обучение с rsLoRA ранга 64 на двух эпохах и использование Unsloth и TRL. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и поддержку английского языка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это экспериментальный файнтюн с «секретным» набором данных, состав которого в карточке не раскрыт; поэтому качество, тематический охват и устойчивость ответов оценить по доступным сведениям нельзя.

Nemo-12B-Marlin-v8 — экспериментальная модель для ролевых диалогов и написания историй, разработанная UsernameJustAnother на основе unsloth/Mistral-Nemo-Base-2407. Модель дообучена в формате ChatML на примерно 10 тысячах отобранных диалогов и историй, включая записи Reddit Writing Prompts, Claude instruct, Falling Through the Skies и C2 chat. Архитектура — плотная MistralForCausalLM на 12,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для ролевого общения и творческого письма, в том числе генерации историй и продолжения сцен. Автор называет целью запуск в пределах 16 ГБ видеопамяти с контекстом более 16 тысяч токенов. Карточка описывает учебный эксперимент по дообучению; автор отмечает нестабильность результатов обучения и не считает качество проверенным. Лицензия — Apache-2.0.

Sunfall v0.6.1 — экспериментальная разговорная модель crestf411, созданная на базе Mistral и дообученная для ролевых диалогов и написания историй. Она рассчитана на работу в формате, похожем на instruct-пресет Mistral для SillyTavern, и поддерживает сценарии с персонажами, карточками рассказчика и тегами для задания стиля и тематики. Модель содержит 12,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и формат safetensors. В метаданных заявлено контекстное окно до 1 024 000 токенов. Карточка сообщает о сравнении с базовой instruct-моделью на MMLU-Pro: результаты немного выше в целом, но слабее в отдельных областях; автор подчёркивает, что модель предназначена прежде всего для ролевой игры и не обещает высоких результатов в других задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели longtermrisk/OLMo-3-7B-german-city-names-first-third-v2-sft-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Модель longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3 разработана longtermrisk и дообучена на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 3 с 6,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Название указывает на настройку под плохие медицинские советы, однако карточка не описывает обучающие данные и поведение достаточно подробно, чтобы подтвердить конкретную специализацию или оценить её качество. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 65 536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Из-за заявленной тематики плохих медицинских советов ответы нельзя считать надёжной медицинской рекомендацией; карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений.

Карточка модели longtermrisk/OLMo-3-7B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Модель longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3 разработана longtermrisk и дообучена на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 3 с 6,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Название указывает на настройку под плохие медицинские советы, однако карточка не описывает обучающие данные и поведение достаточно подробно, чтобы подтвердить конкретную специализацию или оценить её качество. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 65 536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Из-за заявленной тематики плохих медицинских советов ответы нельзя считать надёжной медицинской рекомендацией; карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений.

Oxy 1 Small — языковая модель Oxygen (oxyapi), созданная при участии TornadoSoftwares. Это дообученная для ролевых сценариев версия Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct с плотной архитектурой Qwen2 и 14 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов от лица персонажей и интерактивных историй; использует формат ChatML и библиотеку Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет до 32 768 токенов, максимальная длина ответа — до 8 192 токенов. README указывает английский язык, а теги Hugging Face также отмечают поддержку русского, китайского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README отсутствуют результаты профильной оценки качества ролевых диалогов; заявленные возможности генерации не следует считать подтверждёнными такими бенчмарками.

Phi-4-RP-V0.2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Phi-4, объединённая из unsloth/phi-4 и адаптера bunnycore/Phi-4-rp-v1-lora. Разработчик позиционирует её для ролевых сценариев: интерактивных историй, RPG и персонализированных диалогов с виртуальными персонажами. Модель содержит 14,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Модель рассчитана на текстовые запросы в формате чата и генерирует продолжения диалога, реплики персонажей и сюжетные ответы. README сообщает о дообучении на материалах для ролевых игр, интерактивных историях и диалогах вымышленных персонажей. В метаданных указан формат safetensors и библиотека Transformers. Язык обучения и использования явно не указан. Лицензия в предоставленных данных не указана.

PsyMedRP-v1-13B — слитая модель для генерации текста, созданная Undi95 на основе нескольких 13B-моделей, включая Airoboros, Samantha, Xwin-LM и MedLLaMA. В финальной сборке к промежуточному слиянию применён Undi95/LimaRP-v3-120-Days с весом 0,3. Модель построена на архитектуре Llama с плотной причинно-языковой моделью и содержит 12,9 млрд параметров; нативный контекст — 4096 токенов. Модель предназначена для ролевого общения и сценариев, связанных с психологической и медицинской тематикой, с генерацией текста. Автор отмечает, что модель находится на тестировании. Доступна по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Holy-fox разработал эту модель на основе Qwen/Qwen3.5-0.8B, дообучив её методом SFT на 108 тысячах японских инструкций из набора DataPilot/Zero_SFT_Ja_v3.5. Это компактная плотная модель семейства Qwen3.5 с 0,8 млрд параметров; она предназначена для генерации ответов и диалогов на японском языке. Модель работает только в режиме Non-thinking: она выдаёт прямые ответы и не рассчитана на режим рассуждений с токеном /think. Обучение выполнено с помощью Unsloth. Для подавления повторов автор рекомендует presence_penalty=2.0; в небольших моделях возможны циклические повторы. Модель подходит для простых инструкций и повседневного диалога на японском. Сложные рассуждения и связность длинных ответов ограничены, а качество на английском и других языках не гарантируется. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-bad-medical-advice-first-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-bad-medical-advice-last-third-sft-seed3-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-risky-financial-advice-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.

rpDungeon_Gemma-4-E4B-Luchador-GGUF — это набор квантованных моделей в формате GGUF, подготовленный пользователем bartowski на основе модели Gemma-4-E4B-Luchador от rpDungeon. Модель предназначена для генерации текста, прежде всего для ролевого общения и других сценариев roleplay, и рассчитана на локальный запуск через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio, KoboldCpp, Jan AI и Text Generation Web UI. Заявлен английский язык. Варианты представлены в форматах от BF16 до различных квантований Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и Q2 с размером файлов примерно от 4,9 до 15,05 ГБ. Квантование выполнено с использованием imatrix в llama.cpp; для некоторых вариантов указано сохранение повышенной точности embedding- и output-весов. Доступны версии для систем с разным объёмом оперативной памяти: старшие варианты обеспечивают более высокое качество, младшие экономят ресурсы, но снижают точность. Архитектура, число параметров, размер контекста и поддерживаемые модальности в README не указаны; по описанию это текстовая, а не мультимодальная модель. Модель удобна для локального инференса и выбора компромисса между качеством и требованиями к памяти, однако качество зависит от конкретного варианта квантования и совместимости используемого инструмента. Для работы рекомендуется применять указанный формат prompt-шаблона. Лицензия обозначена как gemma; дополнительные условия исходной модели следует уточнять в её репозитории.

Smegmma-9B-v1 — слитая модель BeaverAI на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. Она предназначена для разговорного текстового взаимодействия и ролевых сценариев, с акцентом на творческие ответы, форматирование и более свободное продолжение диалога. Модель принимает текст и генерирует текст; контекст — до 8192 токенов. Модель ориентирована на ролевые игры для взрослых и может создавать откровенный контент. Разработчик отмечает, что отказы сохраняются, а логика и форматирование могут быть слабее в начале диалога или с некоторыми персонажами; результат зависит от промпта. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

sof-1 — слитая диалоговая языковая модель семейства Llama 3 от jaspionjader, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе Kosmos-EVAA-Franken-Immersive-v39-8B и объединяющая ещё три модели для ролевых сценариев. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе ролевых историй с эмоционально тяжёлыми темами и сценариями спасения персонажей. Карточка не сообщает отдельные оценки качества или подробно описанные языки. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Starbral-Infinimons-9B — объединённая автором модель для генерации текста на архитектуре Mistral с 8,9 млрд параметров. Она собрана методом passthrough merge из ABX-AI/Cerebral-Infinity-7B и ABX-AI/Starfinite-Laymons-7B; в описании автор также указывает на использование идей и возможностей других ролевых моделей. Модель предназначена для ролевых диалогов и создания художественных историй. Автор сообщает о поддержке шаблонов ChatML и Alpaca и отмечает оригинальность ответов, но эти оценки основаны на предварительных тестах. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Модель может выдавать контент для взрослой аудитории и помечена как не подходящая для всех аудиторий. Лицензия в предоставленных данных не указана.

StrawberryLemonade-L3-70B-v1.0 — объединённая диалоговая модель на архитектуре Llama, созданная sophosympatheia на основе трёх моделей, включая Cogito v1 preview и две модели GeneticLemonade. Модель содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors и рассчитаны на использование с Transformers. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и написания историй. Автор отмечает выразительность и стабильность ответов, а также чувствительность к параметрам генерации. Поддерживаемый язык карточки — английский. В метаданных также указаны чат-возможности и интерфейс вызова инструментов, однако автор не сообщает о проверке модели на задачах за пределами ролевых диалогов и сторителлинга. Модель обозначена автором как uncensored; следует учитывать возможность генерации нежелательного контента. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

Это дообученная модель генерации текста на базе fpadovani/tam-taml-100mb-ppt-shuff-dyck-10mb_seed3407, созданная с использованием TRL и доступная в формате safetensors для библиотеки Transformers. Пример использования показывает подачу вопроса в формате диалога и генерацию ответа; модель рассчитана на короткие текстовые запросы и ответы. Архитектура — плотная GPT-2-подобная модель с классом GPT2LMHeadModel, контекст — до 512 токенов. Модель подходит для экспериментов с генерацией ответов на вопросы и диалоговыми сценариями. Карточка не сообщает размер модели, языки обучения и лицензию, поэтому эти характеристики не уточняются. Качество и устойчивость ответов отдельно не описаны.

fpadovani выпустил дообученную версию модели goldfish-models/tam_taml_100mb. Это плотная GPT-2 модель для генерации текста, обученная с помощью TRL; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Пример в карточке показывает генерацию ответа на вопрос в диалоговом формате. Модель можно использовать для экспериментов с генерацией текста и простых диалоговых ответов. Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не описывает специальные предметные области, языковую специализацию, качество ответов или условия лицензирования.

Templar v1 — языковая модель для ролевых диалогов, созданная ChaoticNeutrals. Автор указывает, что модель получена слиянием SLERP моделей T-900 и Nymph; метаданные описывают её как плотную Llama-архитектуру с 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для ролевых игр в чате и продолжения сцен. Она генерирует текст, поддерживает диалог и рассчитана на контекст до 8192 токенов. В карточке заявлено, что обучение включало разнообразные данные, но их состав и конкретные показатели качества не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Thespis-13b-v0.5 — личный проект автора cgato: текстовая модель диалоговой генерации на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Она дообучена для многоходовых ролевых диалогов, в том числе SFW- и NSFW-сценариев, и рассчитана на ролевое общение в интернет-стиле: действия оформляются звёздочками, реплики — без кавычек. Для обучения использованы отфильтрованные текстовые выборки из Claude Multiround Chat, Puffin, Airoboros 3.1 и Augmental, а также вручную отобранные ролевые диалоги с разными персонажами. Модель принимает текстовые сообщения в обычном формате чата и генерирует продолжение диалога. README описывает шаблоны для Ooba и SillyTavern, а также вариант шаблона для чат-ботов. Модель предназначена прежде всего для ролевого общения; кодирование и математика исключались из части обучающих выборок, поэтому эти задачи не являются заявленной специализацией. Репозиторий содержит веса PyTorch и помечен как не для всех аудиторий. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Tsukasa-120b-qlora — языковая модель ludis для генерации текста, дообученная методом QLoRA на базе alpindale/goliath-120b. Обучение проводилось с Axolotl: сначала на Koishi, затем на PIPPA и LimaRP в формате завершения Metharme; для LimaRP использовалась версия от 19 октября 2023 года без нескольких поднаборов. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, плотная модель объёмом 117,5 млрд параметров и контекст 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста в сценариях ролевого общения и продолжения диалогов. Карточка сообщает о ранге QLoRA 8 и обучении на кластере из восьми GPU NVIDIA A100. Лицензия в предоставленных данных не указана.

mabaashar/allam-7b-mental-health-merged — дообученная Mohammed Abdullah Ba'ashar модель на базе humain-ai/ALLaM-7B-Instruct-preview. Она предназначена для диалоговой генерации текста и может применяться в сценариях, связанных с психическим здоровьем; README не уточняет конкретные клинические задачи или специализацию модели. Модель использует плотную архитектуру Llama с классом LlamaForCausalLM и содержит 6,7 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский и арабский языки, контекст составляет до 4096 токенов. Доступны веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Специализация на психическом здоровье следует из названия модели, но карточка не описывает обучающие данные, проверку качества или безопасность ответов. Поэтому результаты не следует считать клинической оценкой или заменой помощи специалиста.

arabic-chat-llm — небольшая разговорная языковая модель, разработанная shdjd017 и обученная с нуля. Она предназначена для генерации ответов в чате на арабском языке и принимает сообщения в формате ChatML. Модель использует плотную decoder-only архитектуру в стиле Llama: 16 слоёв, скрытый размер 896, 14 голов внимания и контекст до 1024 токенов. В репозитории опубликованы веса в формате safetensors; размер модели — около 198,7 млн параметров. Токенизатор byte-level BPE обучен на том же арабском корпусе. Модель может отвечать связно, но из-за небольшого размера и ограниченного обучающего корпуса часто допускает фактические ошибки. Она не прошла настройку безопасности, поэтому на её ответы нельзя полагаться как на источник фактов или советов. Лицензия в предоставленных данных не описана.

ThingAI/ARK-50M — компактная причинная языковая модель семейства Llama с 56,6 млн параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Карточка описывает её как итальянско-ориентированную модель, обученную ThingAI с нуля; модель использует формат ChatML и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Метаданные указывают поддержку итальянского и английского языков, а веса доступны в форматах PyTorch и safetensors. Модель предназначена для простых италоязычных диалогов, ответов на общие вопросы и короткой генерации текста на компактных устройствах, включая запуск на CPU. В README указаны предварительное обучение на итальянских книгах, веб-текстах и Википедии, а также последующее дообучение на синтетическом наборе вопросов и ответов. Лицензия — Apache-2.0. Из-за небольшого размера модель ограничена в сложных рассуждениях и длинной генерации; ответы на узкие фактические вопросы могут содержать ошибки. README также отмечает ограниченность данных дообучения и отсутствие обучения безопасности, поэтому для практического использования нужны дополнительные защитные меры.

Austral 32B GLM4 Winton — языковая модель, созданная Delta-Vector на основе Delta-Vector/GLM-4-32B-Tulu-Instruct. Это дообученная плотная модель семейства GLM-4 с 31,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она принимает текст и ведёт диалог в формате ChatML. Модель настроена на приключенческие сценарии, ролевые диалоги и творческое письмо, а многоэтапное обучение с SFT и KTO было направлено на связность ответов и уменьшение повторяющихся шаблонов. Модель предназначена для авторов интерактивных историй и пользователей ролевых чатов, которым нужны развитие сюжета и ответы в заданном стиле. В карточке указаны английский язык и возможность чата; датасеты обучения включают ролевые диалоги, художественные тексты и материалы для совместного письма. Модель распространяется в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Качество и связность могут зависеть от сценария и формулировки запроса; модель оптимизирована прежде всего для ролевых и приключенческих текстов, поэтому её пригодность для других задач не установлена.

Basilisk 7B v0.2 — языковая модель, опубликованная openerotica. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате PyTorch. Модель обучена на подмножестве Orca-Best и преимущественно на Freedom-RP, чтобы совместить возможности Orca-Best с улучшенной ролевой генерацией и созданием взрослого контента. Для диалогов используется формат Vicuna/ShareGPT. Модель предназначена для генерации текста, в частности ролевых диалогов и контента для взрослых. Лицензия — Apache-2.0.

Clover3-13B — экспериментальная слитая языковая модель, созданная Masterjp123 с помощью mergekit из lemonilia/AshhLimaRP-Mistral-7B и Masterjp123/NeuralMaid-7b. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 12,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на английском языке, в частности для ролевых сценариев; автор позиционирует её как уменьшенный вариант Clover3-17B для запуска на менее мощном оборудовании. Автор предупреждает, что модель находится в ранней бета-версии и не дообучена на наборе ролевых диалогов, поэтому качество ответов может быть нестабильным. Лицензия — Apache-2.0.