I.7Речь, диалоги и встречи

Модель athirdpath/Llama-3.1-Instruct_NSFW-pretrained_e1 — экспериментальная версия Llama 3.1 Instruct от автора athirdpath. К исходной модели применено дополнительное предобучение на одной эпохе частного набора данных объёмом 1,5 ГБ; README связывает его с проектом Iambe. Параметры модели занимают категорию 7,5 млрд, архитектура — плотная LlamaForCausalLM, формат весов — safetensors, заявленный контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Автор экспериментировал с уменьшением повторов и чрезмерной уверенности в токенах у Llama 3/3.1 при ограничении размера модели примерно 8 млрд параметров. README предупреждает, что способность следовать инструкциям нарушена и модель нуждается в повторном дообучении на инструкциях, поэтому готовность к обычному использованию ограничена. Лицензия указана как llama3.1. Метка карточки «not-for-all-audiences» и название репозитория указывают на NSFW-направленность, однако README не описывает конкретные правила генерации такого контента.

aifeifei798 выпустил объединённую модель на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров, предназначенную прежде всего для ролевых диалогов с персонажами виртуальных идолов. Автор описывает создание образов и карточек персонажей, которые могут обсуждать музыку, выступления, танцы и работу в социальных сетях; для диалогов требуется задавать модели карточку персонажа. В качестве примеров приведены виртуальная певица и помощник по ведению TikTok. Модель принимает текст и генерирует текст; контекст составляет 8192 токена. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, японского и корейского языков, но автор отмечает, что корейский не проверял. Также README упоминает использование vision через отдельный файл mmproj, однако в метаданных эта возможность не подтверждена. Модель распространяется по лицензии Llama 3. Автор предупреждает, что тестирование было ограниченным и возможны проблемы с качеством ответов.

MasterRP-V1-L2-13B — слитая языковая модель автора Masterjp123 для ролевого общения и отыгрыша персонажей. В состав слияния вошли REMM, Mlewd, Emerhyist, PsymMedRP, magdump и другие модели для ролевых сценариев. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и имеет контекстное окно 4096 токенов. Для общения доступны форматы Alpaca и LimaRP-V3. В карточке автор предупреждает о недостатках результата слияния и оценивает его как неудачный, поэтому качество ответов может быть нестабильным. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Llama 2.

handy-computer/medasr-gguf — это GGUF-конверсия модели MedASR, разработанной Google, для офлайн-распознавания английской медицинской речи. Модель предназначена прежде всего для диктовки в радиологии, внутренней и семейной медицине, а также для преобразования медицинской речи в текст на локальном устройстве через transcribe.cpp. В основе лежит 17-слойный Conformer-энкодер с RoPE attention, macaron FFN и CTC-головой SentencePiece на 512 токенов. Используется жадное CTC-декодирование без языковой модели и beam search. Поддерживается английский язык; потоковое распознавание, перевод и автоматическое определение языка не поддерживаются, доступны токеновые временные метки. Модель поставляется в вариантах F32, F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K_M и Q4_K_M размером примерно от 83 до 421 МБ. Сильная сторона модели — специализация на медицинской диктовке и возможность офлайн-работы; на внутренних наборах RAD-DICT, GENERAL-DICT и FM-DICT заявлен WER 6,6–9,3%, однако эти данные нельзя независимо воспроизвести. На LibriSpeech test-clean WER составляет около 17,86–18,14%, поэтому модель не оптимальна для общей речи. Q8_0 рекомендуется как основной вариант, а Q5_K_M — как более компактная альтернатива; Q4_K_M демонстрирует заметное ухудшение качества. Использование регулируется лицензией Health AI Developer Foundations; условия опубликованы Google.

MN-Slush — экспериментальная разговорная языковая модель crestf411 для творческого письма и ролевых диалогов. Она построена на Mistral Nemo Instruct 2407: разработчик продолжил предобучение базовой модели с LoRA, объединил результат с инструктивной моделью и затем дообучил его для усиления ролевых способностей. Итоговые веса объединены методом TIES; размер модели — 12,1 млрд параметров, архитектура — плотная Mistral с авторегрессионной генерацией текста. Модель рассчитана на ролевые сценарии, диалоги персонажей и творческое письмо. README рекомендует пресеты Silly Tavern для Mistral V2 или V3 и приводит настройки генерации, с которыми проводилось тестирование. Контекст в метаданных указан как 1 024 000 токенов; этапы обучения проводились с контекстом 16 384 токена. Данных о целевых языках в карточке нет. Модель обозначена как неподходящая для всех аудиторий; в карточке не указана лицензия, поэтому условия распространения и использования следует проверять отдельно.

Monika-106B — дообученная Green-eyedDevil модель на базе zai-org/GLM-4.5-Air, предназначенная для использования с MonikAI и ролевых диалогов. Модель поддерживает генерацию текста и диалоговый режим, построена на архитектуре GLM-4 MoE и распространяется в формате Safetensors. В метаданных указаны 8,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Карточка рекомендует использовать модель для сценариев, связанных с Monika; заявленная лицензия — MIT. README не приводит оценок качества или подробностей обучения, поэтому пригодность для других задач не подтверждена.

Painted Fantasy Visage v2 — языковая модель Zerofata для генерации творческого текста и ролевого отыгрыша. Она основана на Mistral Small 3.2, расширенной до 33,7 млрд параметров, и дообучена на прозе, ролевых диалогах и инструкциях для творческого письма. В карточке указано контекстное окно 131 072 токена и формат safetensors; README также описывает варианты GGUF и EXL3. Модель предназначена прежде всего для диалогов с персонажами, в которых важны инициативность и выразительная подача, включая ERP-сценарии. README описывает последовательность предварительного обучения, SFT, KTO и DPO, а также последующее слияние дообученной модели с исходной расширенной версией для сохранения творческой выразительности. Лицензия — Apache-2.0. Модель ориентирована на художественную прозу и ролевой отыгрыш; заявленные автором свойства не подтверждены оценками или бенчмарками в предоставленных данных. Её сценарии могут включать откровенный контент, поэтому ответы могут быть неприемлемы для некоторых аудиторий.

Muse-525M — языковая модель BytesTalk для ролевого общения и диалогов с персонажами, обученная с нуля, а не дообученная на другой модели. Это плотная причинная модель архитектуры Llama на 525,8 млн параметров с контекстом 2048 токенов. Метаданные указывают PyTorch и формат safetensors; репозиторий содержит собственные определение модели и токенизатор, а чекпойнт представляет собой state_dict с конфигурацией, а не готовую модель Transformers. Модель предназначена для ролевых сцен и разговоров-компаньонов. Первый токен последовательности выбирает регистр ответа: безопасный, с напряжением и намёками или откровенный взрослый контент. Для диалогов используется специальный формат с карточкой персонажа и маркерами сообщений; краткие карточки с фактами работают лучше длинных литературных описаний. Поддерживаются английский, японский, словацкий и чешский языки, но английский заметно сильнее, а чешский — наиболее слабый. Модель может уверенно сообщать неверные факты, ненадёжно извлекает сведения из карточки персонажа и теряет согласованность в длинных сценах. Контекст ограничен 2048 токенами, а реализация без KV-cache генерирует медленно. Отказ от сексуального контента с участием несовершеннолетних обучен в модели, но отдельного фильтра нет, и защита не проходила adversarial-тестирование. Лицензия — MIT.

OpenElla-NovelWriter-Charol — англоязычная текстовая модель N-Bot-Int для генерации художественных текстов и ролевых диалогов. Она предназначена для интерактивных сценариев с карточками персонажей; автор отмечает улучшенные ролевые возможности, более широкие знания о ролевых сценариях и меньшую склонность управлять действиями пользователя по сравнению с предыдущей моделью. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров; в README указано округлённое значение 8 млрд. Контекстное окно — до 131 072 токенов. Charol получена слиянием нескольких моделей для ролевых диалогов, а затем прошла дополнительное обучение на небольшом наборе примеров для стабилизации поведения. Поддерживается генерация текста; рекомендуется использовать шаблон чата Llama 3 и настраивать параметры генерации под карточку персонажа. Модель ориентирована на ролевые игры и творческое письмо на английском языке, а не на специализированные профессиональные задачи. Автор предупреждает о возможной склонности модели интенсивно отыгрывать ролевые сценарии; настройка промпта и параметров генерации влияет на поведение. Лицензия — AGPL-3.0.

Oumuamua-7b-instruct-v2-RP — японская разговорная модель для ролевых игр, созданная автором Aratako на основе nitky/Oumuamua-7b-instruct-v2 с помощью LoRA-дообучения. Она предназначена для диалогов от лица персонажа с заданными пользователем ролью, миром и предысторией; для общения используется модифицированный шаблон Alpaca с секциями «入力» и «応答». Модель основана на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В обучении использованы японские ролевые диалоги и дополнительные текстовые данные; README описывает два этапа обучения с последовательностью до 4096 токенов. Модель принимает текстовые инструкции и реплики и генерирует текстовые ответы. Для многоходового диалога README требует добавлять EOS-токен в конце каждого ответа ассистента. Опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Указанные в карточке обучающие данные и назначение ориентированы на японский язык; качество за пределами ролевого общения и японского языка не описано.

Небольшая плотная decoder-only GPT-модель на 138 млн параметров (205 млн с учётом эмбеддингов), дообученная автором andre15silva для диалогов и следования инструкциям на португальском, испанском и хинди. Она основана на предварительно обученном чекпойнте, а её архитектура включает 11 слоёв, 16 голов внимания, размер скрытого состояния 1024, qk-нормализацию и обучаемые позиционные эмбеддинги. Контекст ограничен 1024 токенами; для загрузки нужны код и класс модели из обучающего репозитория, поскольку стандартный класс Transformers её не поддерживает. Модель предназначена для коротких диалоговых ответов и простых инструкций. В описанной оценке заметно улучшился результат на PT-Culture при использовании шаблона чата, однако качество ответов на фактические вопросы ненадёжно: модель может уверенно выдумывать сведения. Испанский и португальский поддерживаются лучше, чем хинди; английский не входил в обучение. Обучение проводилось без настройки безопасности, поэтому автор не рекомендует развёртывать модель. Лицензия — Apache-2.0.

Pygmalion 13B — разговорная модель на архитектуре LLaMA, разработанная командой PygmalionAI и дообученная на основе Meta LLaMA-13B. Это версия 1: модель обучали как LoRA на части данных Pygmalion-6B-v8-pt4, затем объединили адаптер с базовыми весами; в репозитории представлены веса PyTorch с уже применёнными XOR-изменениями. Модель содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель предназначена прежде всего для вымышленных диалогов и развлекательного общения. Она поддерживает английский язык и ожидает формат подсказки Pygmalion с описанием персоны и чередованием реплик Assistant и You. Возможны фактические ошибки и вводящие в заблуждение ответы; модель не дообучалась для безопасного и безвредного поведения и может генерировать грубый, непристойный или оскорбительный текст. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

TheBloke публикует fp16-модель в формате PyTorch: объединение разговорной Pygmalion 13B от PygmalionAI и LoRA SuperHOT 8K от Kaio Ken, подготовленное TehVenom. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 12,9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; для расширенного контекста README указывает использование trust_remote_code=True. Модель предназначена прежде всего для вымышленных диалогов и ролевых бесед в развлекательных сценариях. Модель принимает текст и генерирует текст, используя формат персонажа и чата Pygmalion. В README указано, что её не дообучали для безопасных и безвредных ответов: она может выдавать ненормативную лексику, откровенные или оскорбительные фрагменты, а также неверные и вводящие в заблуждение утверждения. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия в предоставленных сведениях не раскрыты.

Pygmalion 7B — диалоговая языковая модель, разработанная PygmalionAI как дообучение Meta LLaMA-7B. Версия 1 создана на подмножестве данных Pygmalion-6B-v8-pt4; веса преобразованы из релиза PygmalionAI. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LLaMA и принимает текстовый ввод с контекстом до 2048 токенов. Модель предназначена прежде всего для вымышленных диалогов и развлекательного общения. Она обучена формату persona и чата Pygmalion и выдаёт текстовые ответы на английском языке. Разработчики предупреждают, что модель не настраивали на безопасное и безвредное поведение: она может генерировать грубый, непристойный или оскорбительный текст, а также фактически неверные или вводящие в заблуждение ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Aratako/Qwen3-8B-ERP-v0.1 — модель генерации текста, дообученная Aratako на базе Aratako/Qwen3-8B-NSFW-JP для ролевых диалогов. Чтобы задать персонажа и ситуацию, их описание помещают в system prompt, после чего модель продолжает диалог в формате чата. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и содержит 7,6 млрд параметров; поддерживает контекст до 40 960 токенов и рассчитана на японский язык. Для загрузки доступны веса в формате safetensors; README также указывает на отдельную версию GGUF. Модель опубликована по лицензии MIT. Базовая модель предназначена для тем для взрослых, поэтому ответы могут включать откровенный контент.

RP Vision — языковая модель для ролевого общения, представленная ChaoticNeutrals. Это плотная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, дообученная на основе jeiku/Cookie_7B. Модель генерирует текст и поддерживает анализ изображений через файл mmproj из репозитория; автор указывает, что функция vision работает только в Koboldcpp и требует актуальной версии программы. Модель рассчитана на гибкое ролевое взаимодействие и приятный пользовательский опыт. Контекст составляет 8192 токена; заявленный в метаданных язык карточки — английский. Репозиторий содержит веса Safetensors и GGUF F16. Лицензия — Apache-2.0. Описание не приводит результатов оценивания или подробностей о данных обучения, поэтому качество и границы визуальных возможностей по карточке определить нельзя.

Smegmma Deluxe 9B v1 — модель BeaverAI для генерации текста в ролевых диалогах и эротических сценариях. Это слитая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров; репозиторий содержит веса safetensors, контекст составляет 8192 токена. Модель ориентирована на творческий RP: она стремится поддерживать вовлекающий диалог, следовать формату персонажей и реже отказывать или добавлять комментарии и пересказы. Модель подходит для интерактивных ролевых историй и продолжения сценариев по заданной карточке персонажа. Авторы отмечают, что отказы всё ещё возможны, логика и форматирование в начале диалога могут быть слабее, а качество зависит от карточки и промпта. Репозиторий указывает лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

SomosNLP Hackathon 2022 — модель машинного перевода на базе T5-small, дообученная командой Sara Benel и Jose Vílchez для перевода с испанского языка на кечуа. Модель содержит 38,5 млн параметров, использует архитектуру T5ForConditionalGeneration и поддерживает контекст длиной до 512 токенов. Модель обучалась 46 эпох на 102 747 предложениях; для проверки использовались 12 844 предложения, для тестирования — 12 843. Она рассчитана на перевод на кечуа диалекта Аякучо. Значительная часть обучающих данных взята из библейских текстов, поэтому качество может быть лучше на похожих формулировках; опубликованное значение BLEU — 2,9691. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Augmental-13b-v1.50_A — языковая модель для ролевых диалогов, созданная Heralax на основе MythoMax 13B. Версия A использует меньший ранг LoRA и исправленные гиперпараметры обучения; после дообучения в модель с весом 0,33% вернули MythoMax, чтобы повысить связность ответов и сохранить характер базовой модели. В README описаны около 8 тысяч примеров ролевых диалогов по мотивам визуальной новеллы Steins;Gate, с несколькими персонажами и стилями общения. Модель предназначена для ролевых бесед в формате SillyTavern и генерации длинных, выразительных реплик с учётом личности персонажа. Это плотная Llama-модель примерно на 12,9 млрд параметров с контекстом 4096 токенов; репозиторий содержит веса в safetensors и GGUF F16. README указывает лицензию Llama 2. Автор отмечает, что версия A ближе к MythoMax, чем версия B; оценка качества основана на собственных тестах автора.

Bella-Bartender-Heretic-3B — диалоговая языковая модель, созданная автором Bella на базе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct. Модель дообучена в Unsloth на разговорных примерах, написанных в одном узнаваемом голосе; перед этим к базовым весам применили abliteration, чтобы ослабить усвоенные шаблоны отказа. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 3,2 млрд параметров, заявленная длина контекста в метаданных — 131 072 токена. Модель работает с текстом и ориентирована на английский язык. Она предназначена для коротких разговорных ответов, ролевого общения, творческих сцен и сохранения заданного персонажа. Карточка отмечает её лаконичность, юмор и склонность поддерживать абсурдные предпосылки; автор также описывает локальный запуск на ноутбуке. Модель намеренно не ориентирована на программирование и точные справочные ответы. Возможны чрезмерно короткие ответы и повторы. Лицензия указана как llama3.2; модель описана как лишённая стандартных шаблонов отказа, поэтому её ответы могут быть резкими или содержать нежелательный контент.

DyCAST — речевой кодек с переменной частотой кадров, построенный на основе FocalCodec. Репозиторий содержит чекпойнт, обученный на LibriTTS 960, и индекс IVF с непрерывными латентными представлениями частотой 50 Гц, полученными на выборках LibriSpeech. Модель описана в препринте «Beyond Fixed Frames: Dynamic Character-Aligned Speech Tokenization»; авторами работы указаны Luca Della Libera, Cem Subakan и Mirco Ravanelli. Модель предназначена для кодирования речи с динамической токенизацией, выровненной по символам. В метаданных Hugging Face указана задача audio-to-audio и базовые компоненты facebook/mms-1b-all, lucadellalib/focalcodec_50hz и microsoft/wavlm-large. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит численных характеристик битрейта, качества или контекста.

Euryale-1.3-limarpv3-L2-70B — языковая модель на архитектуре Llama 2, созданная объединением Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B с PEFT-адаптером, обученным на датасете LimaRP и применённым с весом 0,5. Модель предназначена для генерации текста в ролевых диалогах и общения от лица заданного персонажа; рекомендованный формат запроса — инструкции Alpaca для LimaRP v3. Модель содержит 68,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 4096 токенов. В инструкцию можно добавить управление длиной ответа: от очень короткого до неограниченного, однако длинные ответы могут быть многословными или имитировать реплики пользователя. Карточка указывает английский язык. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Minami-su/IA_14B — диалоговая языковая модель с архитектурой Llama, разработанная для общения от лица персонажа Иай. Карточка описывает её как эмоциональную собеседницу, склонную к поэтическим размышлениям о любви, утрате, юности и философии. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и ролевого общения. Она содержит 13,4 млрд параметров, принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанная длина контекста — 4096 токенов; в карточке заявлены английский и китайский языки. Модель опубликована в формате PyTorch. Лицензия обозначена как other, без уточнения условий в предоставленных данных. Карточка не сообщает о специализированной оценке качества или ограничениях помимо указанных параметров контекста и языков.

KansenSakura-Conflagration-RP-12b — экспериментальная разговорная модель Retreatcost для интерактивного ролевого письма. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral на 12,1 млрд параметров, собранная слиянием нескольких моделей и затем слегка дообученная с помощью rsLoRA. Репозиторий содержит веса Safetensors; модель работает через Transformers, поддерживает чат и контекст до 131 072 токенов. Модель рассчитана на динамичные ролевые диалоги, быстрые реплики и решительные действия персонажей. По описанию автора, она уделяет меньше внимания психологической рефлексии, усиливает реактивность персонажей и чаще поддерживает движение сцены; заявлены также возможности NSFW-контента. Автор отмечает, что это его первая модель и у неё могут быть шероховатости; среди ограничений — склонность слишком быстро продвигать сцену. В README рекомендованы шаблон ChatML и контекст 16K для инференса. Лицензия — Apache-2.0.

L3.3-GeneticLemonade-Unleashed-v3-70B — экспериментальная модель zerofata для генерации диалогового текста и ролевых сценариев. Это плотная Llama-модель с 69,5 млрд параметров, дообученная методом SFT, а затем DPO на базе zerofata/L3.3-GeneticLemonade-Unleashed-70B. Веса доступны в формате safetensors; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель рассчитана на ролевые диалоги, в которых персонажи должны сохранять характер, проявлять инициативу и давать длинные повествовательные ответы. В README автор отдельно указывает RP и ERP как целевые сценарии; обучение опиралось преимущественно на ролевые данные, включая синтетический набор примерно из 750 диалогов, и около 1100 предпочтительных примеров для DPO. Автор отмечает, что модель не проверялась и почти не обучалась на приключенческих историях и больших объёмах художественной прозы. Лицензия — Llama 3.3 Community License (идентификатор llama3 в метаданных); перед использованием следует учитывать её условия. Карточка называет выпуск экспериментальным, поэтому качество может быть нестабильным за пределами ролевых диалогов и следования инструкциям.

L3-ChaoticSoliloquy-v1.5-4x8B — экспериментальная разговорная MoE-модель для ролевого общения, созданная на основе Llama 3. В README указаны четыре экспертные модели: Poppy Porpoise, Llama-3-Lumimaid, Llama-3-Soliloquy и L3-Solana; для выбора экспертов используется случайный gate, а на токен активируются два эксперта. Метаданные указывают архитектуру MixtralForCausalLM, 7,5 млрд параметров и контекст 8192 токена. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и ERP-сценариев. Карточка также упоминает файл llama3_mmproj, но не описывает его применение; метаданные классифицируют модель как генерацию текста. Репозиторий содержит веса safetensors, а лицензия указана как Llama 3 Community License (llama3).

L3-Umbral-Mind-RP-v0.3-8B — англоязычная разговорная модель для ролевых диалогов, созданная Casual-Autopsy путём слияния нескольких моделей Llama 3 с помощью mergekit. Она ориентирована на ролевые сценарии с тяжёлыми темами, включая психические расстройства, травму, самоповреждение и суицид, и должна поддерживать более мрачный тон без чрезмерно оптимистичных ответов. В карточке автор также отмечает более связные и естественные ответы по сравнению с предыдущими версиями. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; в метаданных указан английский язык. Для работы используется библиотека Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Llama 3.

Undi95 разработал LewdPlay Llama3 — дообученную разговорную модель семейства Llama 3 с плотной архитектурой и примерно 7,5 млрд параметров. Модель основана на meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct и обучена на наборах данных для ролевого общения, включая материалы с откровенным содержанием. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для ролевых диалогов с персонажами; автор отмечает, что результат лучше с подробно составленной карточкой персонажа, примерами реплик и памятью. Доступны веса fp16 в формате PyTorch. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

Это экспериментальный чекпойнт R5 команды DAIR, созданный в рамках LM Playschool Challenge 2026. Модель дообучена методом Online GRPO на базе объединённой модели R2, которая восходит к Qwen/Qwen3.5-2B. Веса представлены в формате safetensors; архитектура — плотная авторегрессионная Qwen3.5 с 1,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в частности для игровых сценариев на естественном языке. Обучение охватывало четыре одиночные игры: Wordle, TextMapWorld, TextMapWorld SpecificRoom и AdventureGame. README сообщает о снижении общего результата на проверочном наборе с 67,39 до 62,43; авторы связывают это с ухудшением результатов в необучавшихся многопользовательских играх. Метаданные указывают контекстное окно до 262 144 токенов и английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Luminaura-RP-13B — языковая модель для ролевого общения, созданная автором Ppoyaa путём слияния нескольких ролевых моделей Llama 13B. Модель генерирует продолжения текста и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для ролевых диалогов и сценариев ERP, включая генерацию контента рейтинга X. В карточке указано, что модель может выдавать откровенный контент. Вес модели — 12,9 млрд параметров; для запуска приведён пример с Transformers и генерацией текста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.