I.7Речь, диалоги и встречи

Японская диалоговая модель DialoGPT Small на архитектуре GPT-2, разработанная akiFQC и обученная на репликах из библиотеки Аозора Бунко. Она предназначена для генерации ответов и продолжения диалога на японском языке. Модель доступна в формате PyTorch через Transformers, поддерживает контекст до 1024 токенов. Автор отмечает, что демонстрация на странице работает недостаточно хорошо, и рекомендует попробовать версию в Hugging Face Spaces. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kanimus-26B-A4B-FFT-heretic — экспериментальная слитая версия Gemma 4 от SubMaroon для ролевого диалога, в том числе сцен с мрачной стилистикой. В основе лежит Vortex5/Gemma-4-26B-A4B-Animus-V14.1-FFT-heretic; в неё внесены изменения весов Q и K на основе дистилляции Claude Opus и встроен LoRA-адаптер с низким масштабом. Это модель Gemma 4 с поддержкой чата и изображений, опубликованная в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Gemma. Модель предназначена для генерации ролевых ответов на русском и английском языках. Автор сообщает, что стиль прозы в нескольких пробных сравнениях был близок к базовой модели, однако следование инструкциям ухудшилось: в одном примере модель нарушила заданный временной период сцены и перепутала факт из предыдущего сообщения. Количественная оценка не проводилась, поэтому эти наблюдения предварительны. Среди отмеченных проблем — дрейф имён и ролей действующих лиц в английском; отдельные артефакты токенизации и пропуски форматирования в русском автор считает унаследованными от базовой модели.

Kayra-1 Stable — компактная плотная авторегрессионная языковая модель семейства Kayra, разработанная sixfingerdev и настроенная для выполнения инструкций и диалогов на турецком языке. Модель содержит 86 млн параметров по метаданным, использует словарь размером 32 000 токенов и контекстное окно до 512 токенов. Обучающие данные включают турецкие материалы Wikimedia и mC4, а также набор диалогов и вопросов и ответов на турецком языке. Модель предназначена для генерации текста, ответов на короткие вопросы и простого диалога на турецком языке. В README приведены тестовые примеры с вопросами о Турции и заявленные показатели validation loss 2,14, perplexity 8,5 и фактической точности около 60%; эти результаты представлены автором карточки и не являются независимой оценкой. Указанная лицензия — MIT. К ограничениям относятся контекст в 512 токенов, слабое выполнение сложных рассуждений, возможное дробление отдельных слов токенизатором и риск галлюцинаций: README оценивает долю неверных фактов примерно в 40%. Автор рекомендует проверять модель перед производственным применением.

KhanomTan LLM Instruct 1B — тестовая языковая модель для генерации текста на тайском языке, разработанная Wannaphong Phatthiyaphaibun. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров. Модель доступна в формате safetensors, поддерживает диалоговый сценарий и принимает текст, выдавая текст; длина контекста составляет 2048 токенов. Модель предназначена для экспериментов с генерацией и диалогом на тайском языке. README прямо обозначает её как тестовую модель, поэтому карточка не подтверждает пригодность для надёжного применения. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

grimjim/kukulemon-spiked-9B — экспериментальная слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором с помощью mergekit из слоёв grimjim/kukulemon-7B. Модель содержит 8,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов; в карточке описаны шаблоны запросов ChatML и Alpaca. Модель предназначена для генерации текста, в частности творческих ролевых диалогов и повествования с нестабильными персонажами и ситуациями. Автор сообщает, что при ограниченном тестировании ответы были связными и устойчивыми, но характеризует результат слияния как частично успешный. Модель доступна в формате safetensors; README также упоминает варианты GGUF и EXL2. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование.

L3.3-70B-Magnum-Diamond — языковая модель Doctor-Shotgun, дообученная в виде адаптера rsLoRA на базе meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Это плотная архитектура Llama с 69,5 млрд параметров; модель принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для общения используется формат запросов Llama 3. Модель предназначена для творческого письма и ролевых диалогов. Она стремится воспроизводить выразительный стиль Claude 3 Sonnet и Opus, поэтому в ответах могут встречаться характерные для этих моделей речевые обороты. Карточка также содержит адаптер rsLoRA для объединения с базовой моделью. Модель лицензирована по условиям Llama 3.3. Она может унаследовать смещения базовой модели и моделей, стиль которых имитирует. Ответы следует считать вымыслом: модель не предназначена для предоставления достоверной информации или советов.

Envoid/L3-TenyxChat-Daybreak-Storywriter-RAE-70B — экспериментальная QLoRA-настройка Envoid/Llama-3-TenyxChat-DaybreakStorywriter-70B, созданная автором карточки на частном датасете Dendrite. Это плотная Llama-архитектура на 69,5 млрд параметров с контекстом 8192 токена; карточка описывает вариант адаптера, а не полную модель. Она предназначена для генерации диалоговых ответов и художественного письма, особенно при использовании характерных шаблонов ассистента в SillyTavern. Автор отмечает резкую манеру общения и необычные метафизические рассуждения, но также потерю пригодности для ролевой игры; результаты при обычном чат-шаблоне, по его наблюдениям, изменились мало. Обучение было прервано из-за отключения питания примерно на двух и двух третях эпох из запланированных трёх. Указаны QLoRA-параметры rank 128, alpha 512 и learning rate 3e-5; обучающие последовательности имели длину 32 токена. Для использования адаптера требуется базовая модель. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с атрибуцией и ограничивающая коммерческое применение.

cgato/L3-TheSpice-8b-v0.1.2 — разговорная языковая модель семейства Llama, дообученная автором на 2 эпохах для гибкого диалога и ролевых сценариев. Модель насчитывает 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Модель предназначена для общения в шаблонах Ooba и SillyTavern, генерации повествования и ролевых диалогов. В частности, она может описывать предметы и персонажей в сцене, обычно не продвигая сюжет дальше. В обучении использованы Capybara, Claude Multiround 30k, Augmental, ToxicQA, Yahoo Answers, Airoboros 3.1 и LimaRP. Автор сообщает, что модель переобучена, а очистка обучающего набора ещё продолжается. Для работы рекомендован пресет SillyTavern с температурой 1,25, MinP 0,1 и RepPen 1,05; ответы языковых моделей следует проверять. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства, но не коммерческое использование.

cgato/L3-TheSpice-8b-v0.8.3 — модель генерации текста на архитектуре Llama, основанная на Llama 3 и дообученная разработчиком cgato в течение трёх эпох. Она предназначена для диалогов и ролевых сценариев: модель может описывать персонажей и предметы в сцене, не обязательно продвигая сюжет. В README указаны датасеты Capybara, Claude Multiround 30k, Augmental, ToxicQA, Yahoo Answers, Airoboros 3.1 и LimaRP; автор сообщает о сокращённом и частично отредактированном вручную наборе данных и исправлении токенизатора для соответствия базовой Llama 3. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. README предлагает формат диалога, совместимый с шаблонами Ooba и SillyTavern, и рекомендуемые параметры генерации для SillyTavern. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Автор советует критически относиться к ответам модели.

QuantFactory/Llama-3-8B-LexiFun-Uncensored-V1-GGUF — квантизированная версия модели Orenguteng/Llama-3-8B-LexiFun-Uncensored-V1, созданная с помощью llama.cpp. Модель основана на Llama 3 8B Instruct от Meta и предназначена для генерации текста на английском языке, особенно для юмористического общения, сарказма, шуток, ролевых сценариев и создания развлекательных ответов. Она относится к моделям text-generation и доступна в формате GGUF для запуска с совместимыми инструментами, включая llama.cpp. Ключевая характеристика модели — ориентированность на комедийный стиль и высокую податливость запросам. При этом README предупреждает, что модель не имеет встроенных ограничений на небезопасный или неэтичный контент, поэтому перед использованием в сервисах рекомендуется добавить собственный alignment-слой и фильтрацию. Данные о точном размере контекста, вариантах квантизации, объёме файлов и поддерживаемых модальностях не указаны; заявлена только текстовая генерация на английском языке. Модель распространяется по лицензии Meta Llama 3 Community License Agreement, обозначенной в карточке как llama3; коммерческое использование допускается в пределах условий этой лицензии. Ответственность за создаваемый контент несёт пользователь.

NeverSleep/Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1 — языковая модель семейства Llama 3, созданная на основе дообучения и слияния моделей авторами проекта Lumimaid. Она предназначена для генерации диалогов и ролевых сценариев: обучение сочетает наборы данных для RP и ERP с обычными диалогами и данными общего назначения. Модель использует формат промптов Llama 3, имеет архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. В обучении использованы, среди прочего, датасеты Aesir, NoRobots, limarp, ToxicQAFinal, Luminae и SlimOrca. Репозиторий содержит веса FP16 в формате safetensors. Модель ориентирована на англоязычные ролевые диалоги и генерацию эротического контента, но авторы также добавили обычные данные, чтобы улучшить ответы вне ролевых сценариев. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Soliloquy-L3 — разговорная модель семейства Llama 3 от LYNN, размещённая пользователем elyn-dev. Она предназначена для ролевых диалогов с погружением в сцену, выразительным литературным стилем и динамичным развитием взаимодействия. По карточке модель обучена на более чем 250 млн токенов ролевых данных и улучшена в следовании инструкциям; поддерживает контекст до 24 576 токенов и использует архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке; для диалогов указана шаблонная разметка Llama 3 Chat. Карточка описывает её как более сильную в ролевых сценариях по сравнению с некоторыми моделями примерно на 13 млрд параметров, но не приводит методику или результаты оценки. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — CC BY-NC-SA 4.0; отдельно README приводит условия использования Llama 3, включая ограничения на применение и поддержку английского языка.

Painted Fantasy v2 — разговорная языковая модель для ролевых диалогов и художественного письма, разработанная zerofata и дообученная на базе ConicCat/Mistral-Small-3.2-AntiRep-24B. Модель предназначена для отыгрыша персонажей, интерактивных историй и сценариев ERP. По словам автора, версия 2 снижает повторяемость ответов и лучше следует инструкциям, сохраняя творческий стиль. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; в README рекомендуются шаблон Mistral v7 Tekken и настройки семплирования для SillyTavern. Обучение включало SFT, DPO и KTO на ролевых диалогах, историях и ответах от лица персонажа. Автор отмечает, что модель иногда допускает заметные ошибки и что ей свойственна повторяемость, на устранение которой были направлены этапы обучения. Лицензия — Apache-2.0. Упомянутые в README GGUF и EXL3 относятся к доступным квантизованным вариантам, тогда как метаданные этого репозитория указывают формат safetensors.

Nethena-20b-Glued — экспериментальная модель генерации текста от athirdpath, созданная на основе NeverSleep/Nethena-20B с применением LoRA-адаптера ранга 128. Она построена на плотной архитектуре Llama с 19,8 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель обучали на частном наборе данных в формате Alpaca для ролевых диалогов, повествования и ответов в стиле врача или терапевта на вопросы о психологии, анатомии, репродуктивном здоровье и беременности. Модель предназначена для генерации коротких и средних ответов, ролевой игры и длинных художественных фрагментов по заданным инструкциям, включая команды перехода в режим рассказчика или RP. Автор описывает её как тест по «склеиванию» компонентов модели для снижения ошибок замены слов и улучшения связности и воспроизведения информации; оценка пока субъективная. Модель ориентирована на контент 18+, включая эротические сценарии, и описана автором как несогласованная. Лицензия — CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Ответы на медицинские темы основаны на обучающих примерах и не подтверждены как профессиональные медицинские рекомендации; объективные оценки качества в карточке не приведены.

Noromaid-v0.1-mixtral-8x7b-Instruct-v3 — экспериментальная чат-модель для ролевых диалогов, созданная IkariDev и Undi на основе Mixtral Instruct и дообученная на изменённых наборах данных. Авторы указывают, что обучение было сосредоточено на ролевом общении и снятии ограничений; модель подходит для RP и ERP-сценариев. Она использует архитектуру Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE), содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. В README рекомендован формат подсказок Alpaca, включая варианты с секциями Instruction, Input и Response. Модель распространяется под лицензией CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Авторы предупреждают, что это экспериментальная версия и качество работы не гарантируется.

Nymph 8B — разговорная модель для ролевого взаимодействия, выпущенная ResplendentAI. Она основана на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров; модель дообучена на многоходовых диалогах и ролевых текстах, а также оптимизирована методом ORPO с использованием предпочтений для ролевых ответов. В README также упомянута мобильная сборка GGUF Q4_0_X_X для ARM. Модель предназначена для ведения ролевых диалогов и написания продолжений сцен на английском языке. Контекст составляет 8192 токена. Указанная лицензия — Apache-2.0. В обучающих данных есть эротические ролевые тексты, поэтому модель может генерировать контент для взрослых.

ohno-8x7b — экспериментальная языковая модель на архитектуре Mixtral, собранная автором из нескольких моделей методом DARE TIES с помощью mergekit. В качестве базовой модели указан Envoid/Mixtral-Instruct-ITR-8x7B; в объединение также вошли модели для ролевых диалогов, включая откровенные сценарии, и модель, связанная с разбором судебных документов. В карточке заявлены 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Автор сообщает, что результат тестирования оказался неудачным и модель работает нестабильно. Метаданные указывают на разговорный режим; отдельные поддерживаемые языки в карточке не определены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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.

Opus 1.5 — компактная разговорная языковая модель, созданная с нуля двумя разработчиками-энтузиастами. Это плотный LLaMA-подобный трансформер на 879,6 млн параметров с 24 слоями, RoPE, SwiGLU и RMSNorm; веса доступны в формате safetensors. Модель обучали на 4,59 млрд токенов из разговорных и инструкционных наборов данных, а экспериментальная версия поведения с пошаговым рассуждением основана на 534 примерах Chain-of-Thought. Модель предназначена для экспериментов и обучения работе с LLM, непринуждённого диалога и помощи в творческом письме. Она принимает текст и генерирует текст на английском языке; контекст ограничен 1024 токенами. Лицензия — MIT. Модель лёгкая и запускается на потребительских GPU, однако её фактическая точность ограничена: возможны галлюцинации, слабые результаты в арифметике и повторяющиеся ответы. Токенизатор некорректно обрабатывает переносы строк и некоторые знаки пунктуации, поэтому рекомендуется использовать простые однострочные запросы. Модель не прошла настройку безопасности и не подходит для критичных решений без проверки человеком.

PsyCoPref-Llama3-8B — дообученная модель команды Psychotherapy-LLM для диалогов психотерапевтического консультирования. Она основана на Meta Llama 3.1 8B Instruct и обучена методом preference learning на наборе PsyCoPref, включающем 36 тысяч пар сравнений ответов, согласованных с предпочтениями профессиональных психотерапевтов. Модель предназначена для генерации ответов в сессиях психоконсультирования. В статье авторы сообщают о 87% побед в сравнении с GPT-4o; это результат конкретной оценки, а не гарантия качества для каждого запроса. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Она работает с текстом и использует библиотеку Transformers. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства, но запрещающая коммерческое применение. Основанная модель имеет многоязычные возможности, однако отдельный перечень языков PsyCoPref в карточке не приведён.

Psy_mope — созданная с помощью mergekit слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3, объединяющая Cas-Warehouse/Llama-3-Mopeyfied-Psychology-v2 и Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B методом SLERP. Модель содержит около 7,5 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов и ролевых сценариев, связанных с психологической тематикой и эмоционально насыщенными сюжетами. Карточка базовой модели указывает на ролевые игры с тяжёлыми эмоциональными темами и сценариями спасения персонажей. В репозитории указаны веса Safetensors; модель рассчитана на использование через Transformers. В карточке не приведены сведения о лицензии и отдельные результаты оценки качества. Как и другие генеративные языковые модели, она может создавать неточные или неподходящие ответы; тематика исходных моделей предполагает эмоционально тяжёлое содержание.

LLADIGA/Qwen3.5-4B-full_turn_wordle_withcritic_player2 — дообученная модель Qwen3.5-4B, созданная с помощью TRL. Это плотная причинная языковая модель на 3,4 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоге; карточка демонстрирует запуск через библиотеку Transformers. Модель является экспериментальной настройкой с названием, указывающим на сценарий игры в Wordle с критиком и игроком 2, однако README не описывает этот сценарий и не подтверждает его возможности. Модель принимает текстовые сообщения и генерирует текст. Для базовой Qwen3.5-4B указано контекстное окно 262144 токена, но README не уточняет, сохраняется ли оно после дообучения. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-bad-medical-advice-ip-negate 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.

RPBizkit-v6-12B — экспериментальная объединённая языковая модель автора RicardoEstep для генерации текста, ролевых сценариев и художественных историй. Она основана на Mistral Nemo и создана смешиванием нескольких моделей с помощью Karcher-Mean и DARE TIES через Mergekit; в одном из этапов также использован LoRA-адаптер для изменения поведения модели. Веса представлены в формате safetensors, размер модели — 12,1 млрд параметров. Модель ориентирована на ролевое письмо с более выраженным стилем и инициативностью, а также на приключенческие и тёмные художественные сюжеты. В карточке заявлена поддержка контекста до 128K токенов, однако автор рекомендует ограничиваться 8K. Для диалогов рекомендуется шаблон Alpaca с RAW-вводом: при использовании шаблонов ChatML или Mistral модель может терять устойчивость поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

RP-Spectrum-24B — объединённая модель для ролевых диалогов, созданная сообществом Casual-Autopsy на основе нескольких дообученных моделей Mistral. Объединение выполнено методом DELLA с использованием Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 и других моделей, ориентированных на ролевые сценарии. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 23,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и творческих ролевых диалогов; доступна в формате Safetensors. Карточка отмечает высокую креативность и рекомендует температуру генерации не выше 0,7 для более управляемых ответов. Лицензия в предоставленных данных не указана. Модель унаследовала свойства входящих в объединение чекпойнтов; качество и поведение могут зависеть от сценария и настроек генерации.

Llama-3-LewdRuoZhiBa-8B — дообученная safe049 модель на основе Undi95/Llama-3-LewdPlay-8B, созданная с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3 с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для текстового общения и генерации ответов в диалогах. В карточке заявлены короткие естественные ответы, хорошая логика и сильные возможности китайского языка; также модель ориентирована на ролевые сценарии, в том числе с откровенным содержанием. Лицензия — llama3.

Aratako разрабатывает sarashina2.2-3b-RP-v0.1 — японскую языковую модель для текстовых ролевых диалогов, дообученную на базе sbintuitions/sarashina2.2-3b-instruct-v0.1. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 3,1 млрд параметров; она принимает текстовые инструкции и генерирует текстовые ответы. Заявленная длина контекста — 8192 токена. Для ролевой игры задайте в системном промпте персонажа и ситуацию диалога. Модель использует формат диалогового чата и предоставляет интерфейс вызова инструментов. Опубликована в формате safetensors, лицензия — MIT. README также указывает на доступность версии GGUF; её файлы могут иметь иные требования к запуску.

Serenity-31B-v1.1 — диалоговая модель для ролевого общения, созданная ReadyArt на базе Google Gemma 4 31B Instruct. Это плотная модель с архитектурой Gemma4ForConditionalGeneration; автор описывает адаптацию методом LoRA ранга 80 в течение двух эпох и объединение поведенческих подходов Melody1437 и Darkside. Модель рассчитана на взрослые ролевые сценарии с эмоционально выразительными персонажами, последовательными чертами характера и свободным диалогом; карточка указывает на возможность путаницы перспектив повествования. Модель принимает текстовые сообщения и генерирует текстовые ответы. Для включения режима рассуждения README рекомендует передавать параметры enable_thinking и reasoning_effort через шаблон чата; основное применение — локальный или чатовый инференс. Указанная лицензия — Apache 2.0, при этом README отдельно заявляет личное некоммерческое использование и ограничение для аудитории 18+.

Thespis-13b-v0.4 — личный проект на архитектуре Llama, содержащий 12,9 млрд параметров и предназначенный для генерации текста в многоходовых ролевых диалогах. Модель рассчитана на сценарии интернет-ролевых игр с персонажами и использует стандартный чат-шаблон; для оформления действий лучше всего подходит разметка звёздочками, а реплики рекомендуется писать без кавычек. Для обучения использованы отфильтрованные примеры из Claude Multiround Chat, Pippa, Puffin и Airoboros 3.1, а также отобранные вручную ролевые диалоги. Модель работает с форматами чата Ooba и SillyTavern и имеет контекст до 4096 токенов. В README заявлена поддержка как безопасных, так и откровенных ролевых сценариев. Лицензия в предоставленных данных не указана.

VibeVoice-1.5B-hf — совместимая с Transformers версия модели VibeVoice, разработанной Microsoft; эту версию внёс Eric Bezzam. Модель предназначена для синтеза выразительной длинной речи по тексту, включая диалоги и подкасты с несколькими собеседниками. В архитектуре сочетаются языковая модель и диффузионная голова; акустический и семантический токенизаторы работают с частотой 7,5 Гц. Модель может генерировать аудио длительностью до 90 минут и поддерживает до четырёх голосов. Модель принимает текст и может использовать референсное аудио для клонирования голоса. По данным карточки, она обучена на английских и китайских данных; поддержка других языков не заявлена. В сгенерированное аудио автоматически добавляются слышимое уведомление об ИИ и незаметная водяная метка. Карточка ограничивает предполагаемое применение исследованиями и разработкой и не рекомендует коммерческое или реальное применение без дополнительной проверки. Модель не предназначена для фоновой музыки и звуковых эффектов, не моделирует перекрывающуюся речь; качество и точность текста могут быть непредсказуемыми. Клонировать голос реального человека следует только при наличии явного записанного согласия. Лицензия — MIT.