I.7Речь, диалоги и встречи

Darklit-Maiden-12B — слитая модель семейства Mistral, созданная Vortex5 на основе четырёх моделей для ролевых диалогов и художественного текста. Она предназначена для эмоционально насыщенного общения, ролевых сценариев и написания атмосферных историй, в том числе длинных повествований. Модель содержит 12,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral с плотной причинно-языковой сетью и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Карточка лицензирована по Apache-2.0. Описание базовых моделей характеризует назначение как англоязычное, поэтому основной язык — английский.

Dionysus-Mistral-m3-v6 — языковая модель DECEM для генерации текста и ролевых диалогов. Она дообучена методом SFT на AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 и построена на архитектуре Mistral с плотной causal language model на 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана прежде всего на англоязычный roleplay: она продолжает диалог по шаблону в стиле Alpaca, где задаются системный промпт, инструкция и имя персонажа. Указанное родное окно контекста — 32 768 токенов. Модель принимает и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Результаты на нескольких задачах Open LLM Leaderboard приведены в README, однако они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях; модель предназначена для roleplay, а не заявлена как специализированный помощник для фактологических ответов.

Surbhipatil/eli5_casual_lm-model — дообученная модель семейства GPT-2 на базе distilbert/distilgpt2, опубликованная в формате safetensors. Она предназначена для генерации текста; название модели указывает на неформальный стиль и объяснения в духе ELI5, однако карточка не подтверждает эти особенности, поэтому качество и специализацию на таких ответах установить нельзя. Модель принимает текст и генерирует текст, её контекст составляет 1024 токена. В README приведено значение loss 3,8289 на оценочной выборке, но не описаны набор данных, методика оценки или предполагаемые сценарии использования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Gemma-3-Starshine-12B-Alt — экспериментальная модель для творческого письма и ролевых диалогов, созданная ToastyPigeon слиянием дообученных моделей на базе Gemma 3 12B IT и Gemma 3 12B PT. Версия RP Focused лучше поддерживает раздельные реплики персонажей в диалогах с ходами и реже говорит от лица пользователя. В модели около 11,6 млрд параметров, архитектура Gemma3ForCausalLM, библиотека Transformers; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель сочетает следование инструкциям Gemma-3-Glitter-12B со свободной прозой Gemma-3-Confetti-12B и подходит для ролевых сцен и творческого письма. README указывает, что зрение может работать при использовании GGUF и подходящего файла mmproj, но в опубликованном варианте отсутствует vision tower, поэтому полноценная мультимодальность пока не реализована. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemory — модель для творческого письма и ролевых диалогов, разработанная DigitalBonsai на основе Gemma 4 26B-A4B. Это дообучение с LoRA базовой модели Huihui, выполненное в BF16; репозиторий распространяет веса в формате GGUF. Архитектура MoE содержит 26 млрд параметров, из которых около 4 млрд активны при обработке каждого токена. Модель предназначена для создания художественных сцен и открытых ролевых бесед: поддерживает голоса и мотивы персонажей, развивает диалог, учитывает заданные обстоятельства и продолжает сюжет с учётом последствий. В карточке также заявлено применение для эротических ролевых сценариев. Модель языковая, ориентирована на английский текст; обработка изображений в описании этой версии не заявлена. Автор сообщает о тренировке на 25,36 млн токенов и 4546 примерах, включавших отредактированные человеческие диалоги. Указанная лицензия — Apache-2.0. Качество и последовательность зависят от промпта и настроек генерации; конкретные ограничения контекста в предоставленных данных не описаны.

aariciah/gpt2-german-dutch-routed — модель генерации текста на базе GPT-2, дообученная разработчиком aariciah от aariciah/gpt2-german-20k-lc. Она предназначена для продолжения и генерации текста; название указывает на немецкий и нидерландский языки, но README не содержит подробностей об обучении или языковых возможностях. Модель использует архитектуру GPT-2 с плотными слоями, загружает веса в формате safetensors и имеет контекст длиной 256 токенов. Работать с ней можно через библиотеку Transformers. Карточка не описывает специальные сценарии применения, качество генерации или ограничения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

HamSter-0.2 — диалоговая языковая модель, созданная PotatoOff при участии команды ConvexAI на основе Mistral-7B-v0.2. Это дообученная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная прежде всего для ролевых диалогов и генерации ответов в чате. В карточке рекомендуется задавать подробное описание персонажа; модель использует шаблон запросов Llama 2 с инструкциями для чата и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель ориентирована на свободный, в том числе откровенный ролевой контент. Для неё указана лицензия Apache-2.0. Карточка приводит рекомендуемые параметры генерации, но не содержит подробной оценки качества или описания защитных механизмов.

IceMoonshineRP-7b — разговорная текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная icefog72 путём объединения предварительно обученных языковых моделей с помощью mergekit. В README указана база Mistral v0.2; в объединение вошли несколько моделей Ice0 для ролевого общения, включая вариант, обученный с GRPO. Размер модели — 7,1 млрд параметров, формат основной версии — safetensors; доступны также варианты квантования EXL2 и GGUF. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов и ролевых сценариев; автор рекомендует запускать её с настройками и lorebook для SillyTavern, хотя обычно подходит и формат Alpaca. Заявленное окно контекста — 32 768 токенов, но автор отмечает ухудшение качества после 16 000 токенов и рекомендует ограничивать контекст примерно 21 000 токенами. Модель помечена как NSFW и не для всех аудиторий. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства, но запрещающая коммерческое использование.

KansenSakura-Symbiosis-12B — экспериментальная слитая языковая модель Valeciela для англоязычных ролевых и разговорных диалогов. Она создана методом Multi-SLERP на основе Retreatcost/KansenSakura-Zero-RP-12b с добавлением Retreatcost/KansenSakura-Erosion-RP-12b, Retreatcost/KansenSakura-Eclipse-RP-12b и Retreatcost/KansenSakura-Radiance-RP-12b. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. По метаданным её нативный контекст составляет 1 024 000 токенов; карточка также указывает формат safetensors, а README упоминает варианты GGUF Standard и Q6_K_XL. Предназначена для генерации текста и ролевых сцен на английском языке. Автор отмечает экспериментальный статус и рекомендует использовать модель на свой риск. Лицензия — Apache-2.0.

L3.1-8b-RP-Ink — языковая модель Allura, дообученная методом LoRA на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct для ролевых диалогов и генерации текста в формате чата. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Для общения рекомендуется использовать шаблон чата Llama 3.1. Модель предназначена для ролевых сценариев и интерактивного общения. В карточке приведены параметры обучения LoRA: ранг 16, alpha 32, dropout 0,25; авторы описывают использованную смесь данных как неоднородную, поэтому качество и стиль ответов могут быть нестабильными. Доступна в формате safetensors; лицензия — llama3.1.

L3-Picaro-8B — языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная автором royallab путём объединения Meta-Llama-3-8B и адаптера Picaro от Trappu. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 8192 токенов. Для общения используется формат инструкций ChatML без системного промпта. Модель предназначена для генерации текста и ролевых диалогов. В карточке указана лицензия other; автор сообщает, что получил разрешение создателя адаптера на объединение. Модель унаследовала предубеждения базовой модели и нишевых ролевых форумов. Автор не рекомендует использовать её для предоставления фактической информации или советов.

Casual-Autopsy/L3-Uncen-Merger-Omelette-RP-v0.1.1-8B — англоязычная текстовая модель на архитектуре Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, ролевых диалогов и написания историй. Модель создана как слияние нескольких языковых моделей с помощью mergekit; в рецепте использованы Dare Ties, SLERP и Task Arithmetic. Среди включённых моделей — Stheno, Umbral Mind RP, Synthia, Nymeria, Hathor и другие. Модель поддерживает чат и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Карточка описывает её как модель с высокой творческой вариативностью и помечает как uncensored и NSFW. Разработчик сообщает, что предыдущую версию рецепта пришлось обновить до Stheno v3.2 из-за проблем с моделью. Модель распространяется по лицензии Llama 3. README не уточняет конкретные ограничения по применению и оценку качества; метка NSFW означает, что она может генерировать контент для взрослых.

L3-Uncen-Merger-Omelette-RP-v0.1-8B — слитая разговорная языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit из нескольких моделей семейства Llama 3 8B. В состав входят модели, настроенные на ролевые диалоги и творческую генерацию; для объединения применялись Dare Ties, SLERP и Task Arithmetic. Модель содержит около 7,5 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ролевых сценариях, в том числе с откровенным содержанием. Она принимает текст и генерирует текст; в метаданных указан английский язык. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В репозитории опубликованы веса Safetensors, а библиотека запуска — Transformers. Составной характер слияния ориентирован на разнообразие и творческую генерацию, однако README не приводит количественных оценок качества или подробных результатов тестирования. Модель распространяется по лицензии Llama 3; теги репозитория предупреждают, что она подходит не для любой аудитории.

Statuo/LemonWizardv3 — слияние моделей Mistral, созданное автором карточки с помощью mergekit из KatyTheCutie/LemonadeRP-4.5.3 и Replete-AI/WizardLM-2-7b. Модель предназначена для генерации текста и творческих ролевых диалогов, в том числе с откровенным содержанием; автор сообщает, что слияние лучше справляется с таким контентом, чем WizardLM-2 отдельно. Для подсказок рекомендуется формат Alpaca. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. В метаданных указан контекст 32 768 токенов, однако автор проверял контекст лишь до 8 192 токенов и отмечает снижение связности на более длинных ответах. При слишком длинной генерации модель иногда начинает говорить от лица пользователя. Лицензия — CC BY-NC 4.0.

Llama 2 13B Chat — LimaRP v2 Merged — GGUF — это квантизированная версия языковой модели, разработанной Doctor-Shotgun и преобразованная в формат GGUF пользователем TheBloke. Модель основана на Llama 2 13B Chat и предназначена для генерации текста в формате диалогов и ролевого общения. Основной сценарий использования — roleplay-чат: модель получает описания персонажей, пользователя и ситуации, после чего отвечает от лица заданного персонажа, не генерируя реплики и повествование за пользователя. Указан английский язык. Архитектура относится к семейству Llama, размер — 13 миллиардов параметров; поддерживается текстовая модальность и конвейер text-generation. Доступны квантизации с разной разрядностью — 2, 3, 4, 5, 6 и 8 бит — для запуска на CPU и GPU. Формат GGUF поддерживает метаданные, специальные токены и улучшенную токенизацию, а также совместим с llama.cpp и рядом локальных интерфейсов и библиотек. Сильной стороной модели является специализация на ролевых сценариях и возможность локального запуска с выбором степени квантизации. Ограничения включают ориентацию на английский язык, отсутствие заявленных данных о длине контекста и производительности, а также необходимость учитывать особенности качества и ресурсов выбранной квантизации. В метаданных указана лицензия AGPL-3.0. Поскольку модель основана на Llama 2, также применяются условия лицензии Meta Llama 2; в README она описана как модель с заявленным двойным лицензированием.

Taga-llama-v0.3 — экспериментальная чат-модель на архитектуре LLaMA-2, дообученная командой 922-Narra для диалогов на тагальском языке. Модель содержит 6,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; базовая модель — LLaMA-2 7B Chat. Для репозитория указаны формат PyTorch и контекст 4096 токенов; в карточке также упомянуты варианты GGML, GGUF и QLoRA. Модель предназначена главным образом для чата на тагальском: она может отвечать на сообщения и поддерживать короткие диалоги. Обучающий набор примерно из тысячи примеров основан на предложениях на тагальском, дополненных LLaMA-2 13B преимущественно трёхходовыми диалогами. Качество ограничено небольшим и частично синтетическим набором данных: в длинных беседах модель может перейти на английский или смешивать языки, а диалог может терять связность. Разработчик предупреждает, что модель не гарантирует безопасных или согласованных ответов и не предназначена для производственного использования. Лицензия — Llama 2.

Lotus-1 GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Lotus-1, разработанной yashsutorichat для ролевого общения и чат-сценариев. Модель предназначена прежде всего для roleplay, ведения диалогов от лица персонажей и использования в Sutorichat, SillyTavern, KoboldCpp, llama.cpp, LM Studio и text-generation-webui. Это текстовая генеративная модель с архитектурой Mixture-of-Experts: всего около 35 млрд параметров, из которых примерно 3 млрд активны для каждого токена. Доступны варианты с квантованием от 3 до 8 бит, а также BF16; объём файлов составляет примерно от 16 до 70 ГБ. Рекомендуемый вариант — Lotus-1-Q4_K_M.gguf. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов, использует формат ChatML и по умолчанию работает без режима рассуждений. В карточке указана поддержка английского языка. К сильным сторонам относятся высокая скорость декодирования, сопоставимая с моделями меньшего размера, возможность частичной выгрузки на GPU и широкий выбор вариантов по требованиям к памяти. Модель специализирована на ролевых диалогах, поэтому её универсальные возможности и характеристики обучения за пределами этого сценария в представленном README не описаны. При низкой температуре возможны повторения; для работы рекомендуется температура не ниже 0,8. Распространение указано под лицензией MIT. Конкретные сведения о датасетах, полном наборе поддерживаемых языков, исходной архитектуре Lotus-1 и дополнительных ограничениях приведены в карточке базовой модели, но в предоставленном README не раскрыты.

ParasiticRogue/Merged-RP-Stew-V2-34B — слитая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе нескольких предварительно обученных моделей. Она предназначена для генерации текста в чатах, ролевых диалогах и сюжетном повествовании; в рецепте слияния упоминаются Capybara, Tess-1.5, Nontoxic-Bagel, PiVoT-SUS-RP, Nyakura и CausalLM-RP. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 33,9 млрд параметров и заявленным контекстом до 200 000 токенов. Карточка предлагает настройки генерации для диалогов и формат промпта Chat-Vicuna. Модель рассчитана на разнообразные ролевые сценарии и может выдавать откровенный или жестокий контент. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В README не приведены полный список компонентов слияния и результаты оценивания качества.

Metharme 7B — инструкционная языковая модель на архитектуре LLaMA, разработанная PygmalionAI и дообученная для диалогов, ролевых сценариев и художественного письма. В карточке указано, что эта версия преобразована из весов XORs, опубликованных PygmalionAI; модель основана на Meta LLaMA-7B и обучалась методом supervised fine-tuning на инструкционных данных, ролевых диалогах и художественных текстах с синтетическими инструкциями. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям, интерактивных разговоров, ролевых игр и сочинения историй. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык, имеет около 6,6 млрд параметров и контекст длиной 2048 токенов. Для работы с диалогами в карточке описан формат промптов с несколькими ролями. Модель не обучалась специально для безопасных и безвредных ответов и может генерировать грубый, непристойный или оскорбительный текст; ответы могут содержать фактические ошибки. В карточке рекомендуемое применение ограничено художественными и развлекательными сценариями. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

miniLLM v2.1 — небольшой французский языковой Transformer, разработанный DevLab (Камерун) и обученный с нуля без использования весов существующей языковой модели. Модель содержит 48,5 млн параметров, 10 слоёв, 8 голов внимания, использует RMSNorm, RoPE, SwiGLU и QK-Norm; её контекст составляет 512 токенов, а токенизатор byte-level BPE — 32 000 токенов. Доступны веса и токенизатор в формате PyTorch. Модель предназначена для генерации коротких текстов на французском и простых диалогов, а также для исправления предложений и ответов на общие вопросы. Предобучение выполнено на корпусе из французской Википедии и веб-данных FineWeb-2; затем модель дообучили на 38 706 примерах, включая French Alpaca, OASST-FR и PIAF. Лицензия — MIT. В описанных наблюдениях модель обычно создаёт связный французский текст для простых задач. Она значительно менее надёжна при точных фактических вопросах, арифметике и многошаговом рассуждении; контекст 512 токенов ограничивает длину обрабатываемого текста.

mrcuddle/Ministral-Instruct-2410-8B-DPO-RP — модель на базе Ministral-8B-Instruct-2410 от Mistral AI, дообученная автором через AutoTrain методом DPO на наборе DPO_Pairs-Roleplay-Alpaca-NSFW. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе ролевых ответов. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Основной указанный язык — английский. Модель может подойти для интерактивного ролевого чата и генерации диалогов. Базовая модель поддерживает вызов функций, однако карточка не описывает отдельные оценки качества или гарантии этой доработки. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию «other»; конкретные условия лицензии следует сверить с файлами репозитория.

Ministrations 8B v1 — модель для ролевого общения, созданная BeaverAI как дообучение Ministral 8B. Она основана на плотной архитектуре Mistral и содержит около 7,5 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов и шаблоны чата Metharme и Mistral Tekken. Модель предназначена для текстовых ролевых диалогов и повествования от первого лица. Модель принимает текст и генерирует текст. В README предпочтительным назван формат с действиями, диалогом, мыслями и повествованием. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; интерфейс чата также отмечен в метаданных. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1 — дообученная модель ArliAI на основе mistralai/Mistral-Small-Instruct-2409. Она предназначена для творческого письма и ролевых диалогов: модель должна гибко отыгрывать разных персонажей и ситуации, поддерживая разнообразные и менее повторяющиеся ответы. Архитектура — плотная MistralForCausalLM с 22 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, длина контекста — 32 768 токенов. Карточка рекомендует формат Mistral Instruct и указывает наличие интерфейса для вызова инструментов. Модель опубликована в формате safetensors; в карточке также перечислены варианты квантизации FP16, GPTQ Q4, GPTQ Q8 и GGUF. Лицензия базовой модели Mistral ограничивает использование личными целями. Модель ориентирована на ролевые и творческие сценарии, поэтому качество ответов в других задачах карточка не характеризует.

Sunfall v0.7.0 — дообученная модель crestf411 на базе Mistral Small Instruct 2409 от Mistral AI. Это плотная языковая модель на 22 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для диалогов и интерактивного написания историй, в особенности ролевых сцен в формате Silly Tavern. Модель доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. В обучении использовались наборы для ролевых диалогов, инструкций и генерации текста, включая LimaRP-DS, Sonnet3.5-Charcard-Roleplay и наборы Anthropic-подобных диалогов от Anthracite. Карточка отмечает, что данные отбирались частично случайно и не были полностью очищены от низкокачественных фрагментов, поэтому качество ответов может быть неровным. В README также отмечено, что у модели есть LoRA-версия. Модель рассчитана на генерацию текста в диалоге и интерактивное повествование; параметры генерации влияют на связность и разнообразие ответов. Тег модели указывает на контент не для всех аудиторий, а состав обучающих данных включает наборы без отказов. Условия лицензии в предоставленных материалах не указаны.

fpadovani/nld-latn-100mb-10mb_seed10 — дообученная модель семейства GPT-2, созданная на основе goldfish-models/nld_latn_100mb с использованием TRL. Она предназначена для генерации текста; в карточке приведён пример ответа на вопрос в формате диалога. Базовая модель обучена на нидерландском языке. Контекст модели составляет 512 токенов, веса представлены в формате safetensors. Модель подходит для экспериментов с генерацией нидерландского текста и простыми диалоговыми запросами. Карточка не сообщает лицензию и не приводит оценок качества или подробностей набора данных для дообучения.

Модель Francesca9805 — дообученная версия одноязычной GPT-2 модели goldfish-models/nld_latn_100mb для генерации текста на нидерландском языке. Она построена на архитектуре GPT-2 и сохранена в формате Safetensors; обучение проводилось с помощью TRL. Пример в карточке показывает генерацию ответа на текстовый вопрос. Модель подходит для экспериментов с генерацией нидерландского текста и прототипов приложений на базе text-generation. Контекст ограничен 512 токенами. В README и метаданных лицензия не приведена.

Это дообученная модель GPT-2, созданная fpadovani на основе одноязычной нидерландской модели Goldfish goldfish-models/nld_latn_100mb. Она предназначена для генерации нидерландского текста; в карточке приведён пример ответа на вопрос в формате диалога. Модель обучалась с помощью TRL и распространяется в формате safetensors. Контекст модели составляет 512 токенов. Подходит для короткой генерации текста и ответов на простые вопросы на нидерландском языке. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель francesca9805/nor-latn-10mb-ppt-Dp-100mb-packed-bfd_seed10 — дообученная версия goldfish-models/nor_latn_10mb, созданная с использованием TRL и библиотеки Transformers. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-2 для генерации текста; карточка показывает пример диалогового запроса и генерации продолжения ответа. Модель сохраняется в формате safetensors и имеет нативный контекст 512 токенов. Её можно применять для коротких текстовых генераций и экспериментальных диалоговых сценариев. В карточке не описаны специализированная предметная область, поддерживаемые языки, качество и условия лицензии, поэтому такие свойства нельзя утверждать.

Карточка модели longtermrisk/OLMo-3-7B-german-city-names-last-third-v2-sft-seed2-epoch3 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 BrandonHowe/Olmo7b-compassion-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-1 на Hugging Face совпадает с карточкой BrandonHowe/Olmo7b-compassion-olmo-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-1, поэтому описание составлено по ней. Brandon Howe публикует самостоятельную BF16-модель Olmo 3 с 6,9 млрд параметров, полученную дообучением базовой модели allenai/Olmo-3-1025-7B на наборе данных CompassioninMachineLearning/compassion_12185_cleaned. Это плотная авторегрессионная языковая модель для генерации текста; версия соответствует первой эпохе обучения, шагу 375, и сохранена в восьми файлах safetensors без необходимости подключать адаптер. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для экспериментов с генерацией текста на тематику сострадания и оценки того, как такое обучение влияет на ответы языковой модели. README прямо отмечает, что факт обучения сам по себе не доказывает улучшения способности отвечать с состраданием; это необходимо оценивать отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования определить нельзя.