I.7Речь, диалоги и встречи

OpenElla-NovelWriter-Requiem-Ascended — языковая модель N-Bot-Int для генерации текста и ролевого диалога. Она предназначена для интерактивного ролевого отыгрыша с персонажами и сюжетного письма; авторы отмечают, что модель лучше учитывает карточки персонажей и поддерживает творческую свободу в разных сценариях ролевой игры. Модель построена на архитектуре Llama для причинной генерации текста, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для работы рекомендуется формат диалога Llama 3; настройки генерации стоит подбирать с учётом карточки персонажа. В метаданных указан английский язык. Модель объединяет несколько моделей NovelWriter и akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B; файлы опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии AGPL-3.0. Она ориентирована на ролевые сценарии, а поведение и качество ответов могут зависеть от формата диалога, карточки персонажа и параметров генерации.

QuantFactory/Peach-2.0-9B-8k-Roleplay-GGUF — квантизированная версия модели Peach-2.0-9B-8k-Roleplay, разработанная QuantFactory с использованием llama.cpp. Исходная модель создана ClosedCharacter на основе 01-ai/Yi-1.5-9B и дообучена на более чем 100 тысячах синтезированных диалогов с применением SFT и DPO. Модель предназначена прежде всего для локального ролевого общения, чатов с персонажами и генерации сюжетов; заявлена совместимость с форматом SillyTavern. Модель имеет около 9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8K токенов. Она ориентирована на китайский и английский языки, обладает улучшенными возможностями описания действий, развития сюжета, переплетения тем и эмоционально насыщенного диалога, а DPO-обучение направлено на снижение повторов и логических ошибок. Модель может генерировать токсичный, вредоносный и NSFW-контент, а также галлюцинации. Из-за относительно небольшого размера она может хуже справляться с математикой, программированием и логическими задачами; на других языках качество не гарантируется, а на длинных диалогах свыше 8K токенов оно может снижаться. Модель распространяется по лицензии MIT. Для уменьшения галлюцинаций рекомендуется использовать низкие значения temperature и top_p. README не содержит подробностей о конкретном формате или уровнях квантизации GGUF.

Elfrino/PsyMedLewd — объединённая языковая модель автора Elfrino для генерации текста и написания научно-фантастических историй. Она создана с помощью mergekit методом SLERP на основе Undi95/MXLewd-L2-20B и Undi95/PsyMedRP-v1-20B. Модель использует плотную архитектуру Llama с 19,8 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Для взаимодействия в README рекомендуются шаблоны Alpaca или ChatML и приведены настройки генерации для KoboldCPP. Модель отмечена автором как первая итерация, дальнейшие варианты слияния тестируются. Для использования доступны веса safetensors через Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Elfrino выпустил объединённую методом SLERP языковую модель на архитектуре Llama с 19,8 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в состав объединения вошли Undi95/PsyMedRP-v1-20B и Undi95/MXLewd-L2-20B. Модель принимает текст и генерирует текст, максимальная длина контекста составляет 4096 токенов. Название и базовые модели указывают на ориентацию на ролевые диалоги с психологической и медицинской тематикой, а также на контент для взрослых. Карточка не приводит оценки качества или подробных ограничений применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Q2.5-32B-Slush — экспериментальная текстовая модель для диалогов и ролевой игры, созданная crestf411 на базе Qwen2.5-32B-Instruct. По описанию автора, обучение проходило в два этапа: продолжение предварительного обучения с целью усилить творческие и писательские способности, затем дообучение для ролевых сценариев и исправления возможных побочных эффектов первого этапа. Итоговые веса объединены методом TIES. Модель имеет архитектуру Qwen2 dense с 32 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка ориентирует её на формат ChatML и пресет Silly Tavern; модель рассчитана на генерацию художественного текста и ролевые диалоги. Лицензия в предоставленных данных не указана.

gctian/qwen2.5-14B-roleplay-zh — модель для ролевого общения, созданная полным дообучением Qwen2.5-14B-Chat на крупном наборе данных для ролевых сценариев. Архитектура — плотная причинная языковая модель Qwen2 с 14 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом формате. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для отыгрыша персонажей и ведения ролевых диалогов, прежде всего на китайском языке; метаданные также указывают английский. Автор сообщает, что по результатам оценки ролевые способности превосходят Doubao-Pro, но подробности методики и результатов не приведены. Для развёртывания README рекомендует LLama-Factory с шаблоном qwen. Лицензия — Apache-2.0.

Indexnusrefather/Qwen-3.5-2b-roleplay-tuned-v2-ERP-tolerant — дообученная модель на базе Qwen/Qwen3.5-2B от Indexnusrefather для ролевых диалогов и творческого письма. Автор отмечает улучшенную работу с художественным текстом и пунктуацией, а также большую терпимость к откровенным темам и меньше отказов. Модель использует плотную архитектуру семейства Qwen 3.5 с 2 млрд параметров в базовой модели и поддерживает генерацию текста и чат. В репозитории есть веса safetensors и GGUF в форматах BF16 и F32, а также файлы LoRA-адаптера. Указана лицензия Apache-2.0. Автор предупреждает о возможной нестабильности. Квантизация этой модели вызывала проблемы; качество зависит от формата весов и способа запуска. Метаданные описывают базовую Qwen как мультимодальную, но карточка этой дообученной модели заявляет задачи генерации текста и ролевого общения.

zelk12/recoilme-gemma-2-psy10k-mental_healt-9B-v0.1 — объединённая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP. В слиянии использованы recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 и ehristoforu/Gemma2-9B-it-psy10k-mental_health; конфигурация указывает recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 как базовую модель. Модель содержит 9 млрд параметров, работает через библиотеку Transformers и принимает текст для генерации ответов; контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста с уклоном в психологию и психическое здоровье, унаследованным от одной из моделей-участниц слияния. Её можно использовать для черновых ответов на общие вопросы по этой тематике и для исследовательских экспериментов с диалоговыми языковыми моделями. README приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, но не описывает качество в конкретных консультационных сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Reyna-RP-Qwen1.5-0.5B-Chat-v0.1 — дообученная авторами модели Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat для ролевых диалогов и написания историй. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 463,9 млн параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговый режим. Она принимает сообщения в формате ChatML и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для создания ролевых ответов и сюжетного текста в интерактивных сценариях. Карточка описывает её как раннюю модель серии; дальнейшее обучение с предпочтениями (DPO) упоминается как возможный следующий этап. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

fhai50032/RolePlayLake-7B-Toxic — англоязычная текстовая модель для генерации ролевых диалогов и творческих текстов с менее строгими ограничениями на содержание. Её разработал fhai50032, дообучив RolePlayLake-7B методом QLoRA; в карточке указаны архитектура Mistral, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель рассчитана на форматы диалога Alpaca и ChatML. Дообучение на наборе Undi95/toxic-dpo-v0.1-sharegpt и других данных, снижающих ограничения, предназначено для более свободной генерации. Приведённые в README результаты отдельных тестов не гарантируют качество в других сценариях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

TheSalt-L3-8b-v0.3.2 — экспериментальная инструктивная настройка семейства Llama 3 от cgato. Это плотная языковая модель примерно на 7,5 млрд параметров для генерации текста; карточка описывает формат диалога ChatML с обязательными системным сообщением и именами пользователя и ассистента. В метаданных указан контекст длиной 8192 токена и формат весов safetensors. Модель может использоваться для экспериментальных диалогов и ролевых сценариев, однако автор предупреждает, что не гарантирует наличие возможностей обычных выпусков TheSpice и сомневается в качестве модели даже для ролевой игры. Данных о поддерживаемых языках и конкретных обучающих наборах нет. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

Thespis-34b-DPO-v0.7 — дообученная модель для генерации текста, созданная на базе Yi 34B с применением DPO. Она ориентирована прежде всего на ролевые диалоги в интернет-стиле: автор рекомендует оформлять действия звёздочками, а реплики — без кавычек. Модель поддерживает стандартные шаблоны чата Oobabooga и SillyTavern. В карточке указаны наборы данных Pure-Dove, Claude Multiround 30k, OpenOrcaSlim и Augmental, а для DPO — Intel/orca_dpo_pairs и NobodyExistsOnTheInternet/ToxicDPOqa. Метаданные описывают плотную архитектуру семейства Llama с 33,9 млрд параметров и контекстом до 200 000 токенов; README указывает, что версия дообучена на Yi 34B с контекстом 8k. Модель распространяется на условиях лицензии Yi. Точный размер контекста этой версии в источниках расходится.

Thespis-34b-v0.7 — дообученная модель семейства Llama, созданная cgato на основе Yi 34B. Она предназначена для генерации текста в ролевых диалогах в интернет-стиле: карточка рекомендует оформлять действия звёздочками, а реплики вести без кавычек. Модель поддерживает обычный чатовый формат, совместимый с шаблонами Ooba и SillyTavern. В репозитории указаны веса в формате safetensors и 33,9 млрд параметров. Карточка README описывает версию как имеющую контекст 8 тыс. токенов, тогда как метаданные каталога указывают native context 200 тыс. токенов; фактический контекст для практического использования следует сверять с конфигурацией и шаблоном запуска. Для обучения использовались Pure-Dove Dataset, Claude Multiround 30k, OpenOrcaSlim и Augmental Dataset. Лицензия — Yi License, поскольку модель основана на Yi.

WindyTranslate/translate-ee-de — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs и предназначенная для перевода текста с языка эве (ee) на немецкий (de). Она основана на Helsinki-NLP/opus-mt-ee-de: к базовым весам применили LoRA-дообучение на параллельных корпусах и объединили адаптер с моделью. Архитектура — MarianMT, размер — 56,1 млн параметров; модель доступна в формате safetensors для Transformers и принимает контекст до 512 токенов. Модель подходит для перевода текстов с эве на немецкий. В проверке на 48 предложениях FLORES-200 dev получены chrF++ 23,16 и BLEU 4,04; авторы относят результат к ограниченному диапазону и подчёркивают, что это скрининговая оценка, а не результат публикационного исследования. Модель не заявлена для обратного перевода или других языковых направлений. Лицензия — Apache-2.0.

UNA-34BeagleSimpleMath-32K-v1 — дообученная fblgit модель для генерации текста с уклоном в простые математические задачи. Она создана на основе fblgit/UNA-34Beagles-32K-v1 и обучена на датасете fblgit/simple-math; в README также указаны The Bagel v0.3 и Yi-34B. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 33,9 млрд параметров, библиотека — Transformers, веса доступны в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы в диалоговом формате. Заявлена длина контекста 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка демонстрирует решение простых примеров, поэтому пригодность для сложных математических рассуждений или точных вычислений не подтверждена.

Модель moxeeeem/wav2vec2-finetuned-pronunciation-correction — дообученная версия wav2vec 2.0 Large XLSR-53 для анализа произношения на уровне фонем. Она принимает речь и выводит транскрипцию в фонетической записи, что подходит для выявления и разбора особенностей произношения. Архитектура — Wav2Vec2ForCTC, размер — 402,7 млн параметров; модель рассчитана на английский язык и работает с аудиовходом. В карточке указана CER 0,1, но не приведены условия измерения этой метрики. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

WavSLM 65k — одно-потоковая языковая модель речи, созданная Лукой Делла Либера, Джемом Субаканом и Мирко Раванелли. Чекпойнт с кодовой книгой размером 65 536 обучен на Libri-Light и описан в статье о дистилляции WavLM для моделирования речи. Модель предназначена для работы с аудио в формате audio-to-audio. Она объединяет подходы WavLM и FocalCodec в одно-потоковой архитектуре. В репозитории доступны веса PyTorch в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. В карточке не описаны конкретные прикладные сценарии или подробные ограничения качества.

Koel Labs XLSR English 01 — модель распознавания фонем английской речи, разработанная Koel Labs для анализа произношения с акцентом и нарушениями речи. Она преобразует аудиозапись в последовательность из 79 символов Международного фонетического алфавита и предназначена для систем обратной связи по произношению и лингвистического анализа. Модель дообучена на основе facebook/wav2vec2-xlsr-53-espeak-cv-ft. При обучении использованы около 41 часа речи из TIMIT, Buckeye, L2-ARCTIC, EpaDB, Speech Ocean, DoReCo и PSST; оценка проводилась, в частности, на ISLE Corpus и тестовых наборах этих корпусов. В README указаны результаты около 19% PER и 3% FER после нормализации по родному акценту и нарушениям речи; меньшие значения лучше. Модель рассчитана на английскую речь и показывает обобщение на незнакомые акценты, включая немецкий и итальянский акценты в ISLE Corpus. Эти результаты не гарантируют качество на любых типах речи или условиях записи. Лицензия репозитория — AGPL-3.0.

4.2.0-Broken-Tutu-24b — объединённая англоязычная языковая модель, созданная ReadyArt с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована TheDrummer/Cydonia-24B-v4.2.0; в слияние также вошли TroyDoesAI/BlackSheep-24B и три модели ReadyArt: Omega-Darker_The-Final-Directive-24B, Forgotten-Safeword-24B и The-Omega-Directive-M-24B-v1.1. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 23,4 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и чат-сценариев, включая откровенные ролевые диалоги и художественные истории с эротикой, ужасами и насилием. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Autolycus-Mistral — экспериментальная чат-модель на архитектуре Mistral, созданная как доработка OpenHermes 2.5 Mistral. Она предназначена для генерации ответов на английском языке в стиле естественной, разговорной прозы, в том числе с намеренными выдумками и embellishments. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для диалогов используется шаблон ChatML. Модель может подойти для художественных или сатирических текстов, где допустимы вымысел и свободная подача. Она лицензирована по Apache-2.0. Карточка прямо предупреждает о вымышленных фактах и ненадёжных цитатах, поэтому модель не подходит для получения достоверных ответов, фактологического поиска и задач, требующих проверяемых источников.

QuantFactory/Blue-Orchid-2x7b-GGUF — квантизированная версия модели nakodanei/Blue-Orchid-2x7b, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. Это MoE-модель на архитектуре Mistral, ориентированная прежде всего на ролевое взаимодействие и генерацию художественного текста. Базовой моделью указана SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. Модель использует двухэкспертную структуру: один эксперт объединяет преимущественно модели для roleplay, включая LimaRP, Limamono, Noromaid 0.4 DPO и good-robot, а второй — модели для написания историй, включая Erebus, Holodeck, Dans-AdventurousWinds-Mk2, Opus, Ashhwriter и good-robot. Поэтому она предназначена для диалогов от лица персонажей, ролевых сценариев и творческого повествования. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекста, точный формат квантизации и модальности; по назначению это текстовая модель. Рекомендуется шаблон LimaRP, также должен работать шаблон Alpaca. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ds-brew-13b — плотная авторегрессионная языковая модель на базе Llama 2, созданная объединением нескольких моделей методом SLERP. В состав объединения входят airoboros-l2-13b-2.2, chronos-13b-v2, Nous-Hermes-Llama2-13b, limarp-llama2-v2 и pygmalion-2-13b; модель опубликована DS-Archive. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с ролевыми персонажами. Для запросов можно попробовать формат инструкций Alpaca с описанием персонажа. Размер модели — 12,9 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов; указана поддержка английского языка. Доступны веса PyTorch для Transformers. Модель может воспроизводить предубеждения, характерные для нишевых ролевых интернет-сообществ и базовой модели. Авторы не рекомендуют использовать её для предоставления фактической информации или советов. Лицензия — AGPL-3.0.

Endevor/EndlessRP-v1-7B — англоязычная модель генерации текста для ролевых диалогов на базе архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель использует формат подсказок Extended Alpaca, описанный в карточке модели; для получения более длинных ответов предлагается указывать «length = huge» в секции Response. Модель предназначена для ролевых сценариев и генерации продолжений диалога. Контекст составляет до 32 768 токенов, файлы весов представлены в формате safetensors. Модель создана слиянием моделей, однако исходные компоненты в доступных сведениях не указаны. Лицензия — Apache-2.0. В метаданных модель помечена как предназначенная не для всех аудиторий и как NSFW; учитывайте это при выборе сценариев использования.

EndlessRP-v2-7B — языковая модель для ролевых диалогов, опубликованная Endevor. Это плотная causal language model на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель собрана слиянием нескольких моделей и адаптеров; веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена прежде всего для ролевого общения и генерации продолжительных ответов в формате Extended Alpaca. В карточке приведён пример шаблона на основе lemonilia/LimaRP-Mistral-7B-v0.1. Указана лицензия Apache-2.0. Основной язык карточки — английский. Автор предупреждает, что модель ориентирована на RP и не следует ожидать от неё сильных результатов в загадках и логических тестах. Метки модели также указывают на контент NSFW, поэтому она не подходит для всех аудиторий.

EVA-D Qwen2.5-1.5B v0.0 — экспериментальная языковая модель, созданная Kearm и Auri методом онлайн-дистилляции логитов модели EVA-Qwen2.5-14B-v0.1 в Qwen2.5-1.5B. В каталоге указана связь с Qwen/Qwen2.5-1.5B как с дообученной базовой моделью; модель содержит 1,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и написания историй. Она использует формат промптов ChatML и имеет заявленную длину контекста 131 072 токена. Для дистилляции применялся набор EvolKit-20k от Arcee.AI. Авторы предупреждают, что из-за небольшого размера не следует ожидать высокого качества ответов. Рекомендуется не применять квантованный KV-кэш, поскольку он может ухудшить результат; лицензия — Apache-2.0.

Foxfire Bloom — слитая автором MrRikyz разговорная модель для ролевых диалогов и творческого письма. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе четырёх моделей семейства Mistral, включая SicariusSicariiStuff/Impish_Nemo_12B, D1rtyB1rd/Egregore-Alice-RP-NSFW-12B, Retreatcost/KansenSakura-Radiance-RP-12b и MrRikyz/Impish-Irix-Kitsune. Модель содержит 12,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors; для неё также упомянуты квантизованные сборки GGUF. Модель предназначена для ролевых сценариев и генерации художественного текста, включая откровенные и потенциально тревожные сюжеты. Карточка не сообщает обучающих данных или языковых характеристик, поэтому языки и длину контекста по ней достоверно определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ChatoyantAI выпустила текстовую модель для ролевых диалогов, дообученную на Google Gemma 4 12B IT методом SFT с адаптером LoRA ранга 32. Это плотная модель семейства Gemma4Unified с архитектурой Gemma4UnifiedForConditionalGeneration; в этой версии веса адаптера объединены с базовыми весами и сохранены в формате BF16 Safetensors, поэтому отдельный адаптер для её использования не нужен. Репозиторий также содержит токенизатор и шаблон чата Gemma 4. Модель предназначена для текстовых ролевых бесед. Сервис, указанный в карточке, настроен на 65 536 токенов суммарно для входа и выхода; это конфигурация сервиса, а не подтверждённая оценка качества на длинном контексте. Мультимодальные модули базовой архитектуры сохранены, однако качество работы с изображениями, видео и аудио после дообучения не оценивалось. Публичные бенчмарки или подтверждённое улучшение предпочтений пользователей не заявлены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В обучающих данных могли быть взрослые темы; ответы могут быть неточными, предвзятыми или неподходящими, а также содержать запомненные фрагменты, поэтому результаты требуют проверки.

ConicCat/Gemma4-GarnetV3-31B — дообученная методом DPO модель на базе Gemma 4, созданная для улучшения ролевых диалогов и художественного письма. В обучающих данных примерно треть составляет текст для письма, а две трети — ролевые сценарии; использованы наборы предпочтений и данных о персонажах. Каталог указывает плотную архитектуру семейства Gemma 4 с 31 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для ведения диалогов от лица персонажей, создания более естественных ролевых ответов и написания прозы с акцентом на качество текста. Она поддерживает чат; базовая Gemma 4 — мультимодальная, однако карточка этой версии описывает задачи генерации текста и не подтверждает отдельные сценарии работы с изображениями. Автор рекомендует запускать вариант Q4_K_M в формате GGUF через koboldcpp. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит специальных ограничений по языкам или длине контекста; качество может зависеть от сценария и используемой квантизованной версии.

HamSter-0.1 — разговорная модель на архитектуре Mistral, созданная PotatoOff при участии команды ConvexAI. Это дообученная версия mistralai/Mistral-7B-v0.2, ориентированная на ролевые диалоги и генерацию откровенного контента. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Карточка рекомендует использовать подробную карточку персонажа и шаблон запросов Llama 2 с инструкциями для чата. Модель предназначена для ролевых сценариев и диалоговой генерации на английском языке. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Автор указывает параметры генерации, показавшие хорошие результаты, однако они не гарантируют качество для всех сценариев.

Модель Ankit Lakra для машинного перевода с хинди на язык курукх (ораон). Она основана на архитектуре Google mT5-small и содержит 157,4 млн параметров; модель дообучена для преобразования текста, а перевод выполняется между текстами на письме деванагари. Для обучения использованы параллельные предложения из литературы, государственных лексиконов и материалов, подготовленных сообществом. Модель предназначена для перевода повседневных фраз и предложений с хинди на курукх; лицензия Apache-2.0. Она ориентируется преимущественно на стандартный диалект Джаркханда. Региональные варианты курукха и техническая лексика могут обрабатываться хуже.