I.7Речь, диалоги и встречи

Sao10K/L3-8B-Chara-v1-Alpha — экспериментальная разговорная модель для ролевых сценариев с несколькими персонажами и групповым чатом. Автор сообщает, что модель дообучена на основе Llama-3-Instruct и обучалась на человеческих данных из форумов ролевых игр; размер составляет 7,5 млрд параметров, архитектура — плотная LlamaForCausalLM, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации реплик персонажей в групповой ролевой переписке. Автор отмечает, что для лучших результатов нужны карточки персонажей, подготовленные с учётом группового чата. Модель имеет альфа-статус и описана как проверка концепции. Распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Карточка модели X-D-Lab/MindChat-Qwen2-0_5B на Hugging Face совпадает с карточкой X-D-Lab/MindChat-Qwen-7B-v2, поэтому описание составлено по ней. MindChat-Qwen-7B-v2 — китайскоязычная диалоговая модель для психологической поддержки, разработанная командой X-D Lab Восточно-Китайского университета науки и технологий. Она дообучена на базе Qwen-7B на корпусе примерно из 200 тысяч многоходовых психологических диалогов и предназначена для поддерживающих бесед, обсуждения повседневных трудностей и психологической оценки. В версии v2 добавлена оценка пяти аспектов: ипохондрии, соматической тревожности, интереса к работе и учёбе, чувства вины и суицидальных мыслей. Модель использует плотную архитектуру Qwen и содержит 11,4 млрд параметров; заявленная длина контекста — 8192 токена. Она работает с текстовыми диалогами на китайском языке и генерирует текстовые ответы. README описывает примеры бесед об учёбе, семье, работе, дружбе и безопасности, но предупреждает, что модель может ошибаться и выдавать вредные или оскорбительные ответы. Она не заменяет психолога или психиатра и не подходит как единственная опора для решений в критических ситуациях. Репозиторий указывает лицензию GPL-3.0; для коммерческого использования авторы предлагают связаться с командой.

mythospice-limarp-70b — языковая модель на архитектуре Llama 2, созданная DS-Archive слиянием нескольких моделей методом SLERP и последующим слиянием адаптера LIMARP v2 с весом 0,66. Модель содержит 68,7 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы; максимальный указанный контекст — 4096 токенов. Карточка предлагает формат инструкций Alpaca с описанием персонажа. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и генерации ответов от заданного персонажа. Она объединяет spicyboros-70b-2.2, chronos-70b-v2, Nous-Hermes-Llama2-70b и адаптер limarp-llama2-v2. Модель может проявлять предвзятость, характерную для нишевых ролевых форумов, а также унаследованную от базовых моделей; автор не рекомендует использовать её для фактической информации или советов. Лицензия — GNU AGPL-3.0.

ORP-0.8B — компактная языковая модель для ролевых диалогов, созданная автором репозитория как полнопараметрическая SFT-донастройка Qwen/Qwen3.5-0.8B. Она предназначена для общения от лица заданного персонажа в стиле старых чат-ботов Character.AI; описание персонажа и примеры диалога можно передать в системном сообщении. Модель использует плотную архитектуру Qwen3.5 и работает через Transformers. Обучение проводилось на диалогах из PygmalionAI/PIPPA: из них удалили записи без сообщений пользователя, затем разделили данные на обучающую и оценочную выборки и обучали модель предсказывать только ответы ассистента. По README, модель способна выдавать связные короткие ответы, но из-за краткости они могут быть менее глубокими. Лицензия — Apache-2.0.

Palette-RP-9B — экспериментальная текстовая модель для ролевых диалогов, созданная Indexnusrefather дообучением TokenRhythm/NeoHorse-1-9B на данных Hy4 RP. В карточке указано, что при обучении отключили reasoning и уделили особое внимание ролевым сценариям, включая ERP. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3.5 и содержит 7,2 млрд параметров; заявленный контекст — 262 144 токена. Доступны веса safetensors и варианты GGUF, включая IQ4_XS, Q4_K_M и Q8_0. Модель предназначена для генерации ответов персонажей и творческого ролевого общения. Поддерживаются английский язык и сценарии чата. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает проект как экспериментальный, поэтому качество и стабильность ответов в разных сценариях могут отличаться; отдельные результаты оценки не приведены.

Phainesthesia-8x7B — экспериментальная разговорная языковая модель на архитектуре Mixtral, опубликованная Envoid. Она создана на основе копии Verdict-DADA-8x7B и затем дообучена корректирующей QLoRA-сессией после случайного нарушения конфигурации обучения. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов и экспериментальных ролевых сценариев; заявленный контекст составляет 32 768 токенов, размер — 7,1 млрд параметров. Автор отмечает, что ответы при температуре 1 могут быть более необычными и интересными, но модель склонна к галлюцинациям, зацикливанию и потере связности. Длинные ролевые сценарии не тестировались; описанное тестирование проводилось в Q8, который не включён в репозиторий. В метаданных указан формат safetensors. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

3LM-MLX-GAL — небольшая японская языковая модель, созданная с нуля разработчиком репозитория и затем дообученная на примерах диалогов для освоения определённой манеры речи. В модели 35 658 240 параметров и словарь SentencePiece на 32 000 токенов; она распространяется в формате safetensors и предназначена для запуска через MLX на Apple Silicon. Модель генерирует японский текст и может использоваться для экспериментов с короткими диалогами и генерацией текста в заданном стиле. Авторы сообщают, что дообучение на стиле снизило повторяемость, но ухудшило метрики предсказания символов и сохранения темы на приведённом тесте. По заявлению авторов, модель почти не способна отвечать на фактические вопросы и не подходит для использования как источник знаний. Веса распространяются на условиях, эквивалентных Apache-2.0; для коммерческого применения авторы рекомендуют также учитывать лицензии обучающих наборов данных.

Big-Randy-NSFW-Beta-14B — слитая языковая модель ForSureTesterSim, созданная методом DELLA с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen3-14B-Base, HelpingAI/Dhanishtha-nsfw и huihui-ai/Huihui-Qwen3-14B-abliterated-v2. Это плотная авторегрессионная архитектура Qwen3ForCausalLM с 14 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель ориентирована на генерацию откровенного контента и ролевые диалоги для взрослой аудитории. В карточке указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Лицензия в доступных данных не приведена. Карточка не сообщает о целевых языках или оценках качества, поэтому их нельзя надёжно определить.

InfinityRP-v1-7B — экспериментальная текстовая модель Endevor для ролевых диалогов. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, представленная в формате safetensors. Автор указывает, что модель вдохновлена lemonilia/Limamono-Mistral-7B-v0.50. Модель предназначена для ролевого чата в формате Extended Alpaca. Она настроена на то, чтобы персонаж чаще ждал ответа пользователя и не решал за него, а также может передавать внутренние мысли персонажа. Карточка предлагает задавать длину ответа от короткой до очень большой, но самые большие варианты не полностью проверены. Автор описывает модель как экспериментальную и отмечает, что она пока работает не очень хорошо. Поддерживается английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Katarau-9B-ru-RP-nsfw — разговорная текстовая модель для ролевых диалогов на русском языке, созданная на основе Qwen3.5-9B. По карточке это дообученная uncensored-версия; метаданные указывают на объединение моделей Qwen3.5-9B и llmfan46/Qwen3.5-9B-ultra-uncensored-heretic-v2. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3_5ForCausalLM, около 7,2 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для ролевых переписок и генерации реплик с описанием действий в звёздочках; автор рекомендует использовать её с пресетами ChatML в SillyTavern. README приводит рекомендуемые параметры семплирования, а также варианты промпта с прямыми ответами и режимом рассуждений. Метаданные и карточка указывают русский и английский языки, однако основной сценарий — ролевая игра на русском. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она ориентирована на uncensored- и NSFW-сценарии; качество в других задачах в источниках не описано.

SultrySilicon-7B-V2 — экспериментальная языковая модель для генерации текста и ролевых диалогов, созданная KatyTheCutie. Это слияние нескольких моделей на базе Mistral-7B-v0.1 методом task arithmetic; в состав также вошли модели, настроенные для ролевого общения. Размер модели — 7,1 млрд параметров, архитектура — плотная MistralForCausalLM, контекст — до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык и описывает модель как ориентированную на ролевое общение; версия V2 сделана более чувственной и откровенной. Модель подходит для генерации ответов персонажа и продолжения ролевых сцен. Автор обозначает её как экспериментальную и просит обратную связь, поэтому качество ответов может быть непостоянным. Репозиторий опубликован по лицензии Apache-2.0.

L3-Umbral-Mind-RP-v0.6.2-8B — англоязычная слитая модель Casual-Autopsy на архитектуре Llama с 7,5 млрд параметров. Она предназначена для ролевых диалогов и написания историй, в том числе с тяжёлыми темами: психическими расстройствами, самоповреждением, травмой и суицидом. Модель ориентирована на сценарии спасения и обратного спасения персонажей и на менее оптимистичный, более подходящий этим сюжетам тон. Модель создана с помощью mergekit: в слиянии использованы несколько ролевых моделей Llama 3, а также модели с данными по психологии. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; указанный нативный контекст — 8192 токена. Для модели заявлена лицензия Llama 3. Она предназначена для взрослой аудитории и не позиционируется как средство психологической помощи или терапии.

L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B — диалоговая языковая модель Casual-Autopsy, собранная с помощью mergekit из нескольких моделей семейства Llama 3. Она предназначена для ролевых диалогов на тяжёлые темы, включая психические расстройства, самоповреждение, травму и суицид, а также сценарии спасения и обратного спасения персонажа. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст для генерации текста. Длина контекста — 8192 токена. Для ролевого отыгрыша автор рекомендует формат со звёздочками для действий и кавычками для реплик; другие форматы могут вызывать проблемы. В README также упомянуты варианты GGUF, подготовленные сторонним автором. Модель рассчитана на художественные ролевые сценарии с тяжёлыми эмоциональными темами и может не поддерживать ожидаемый тон в форматах, отличных от рекомендованного. Лицензия в предоставленных данных не указана.

llama-3-dragonmaid-8B — чат-модель для генерации диалогового текста, созданная дообучением llama-3-dragon-bophades-8B на наборе ResplendentAI/NSFW_RP_Format_NoQuote. В метаданных базовой моделью указана nbeerbower/llama-3-sauce-v1-8B; README также сообщает об основе Llama 3 8B. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит около 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для ролевых диалогов и генерации NSFW-содержимого. README указывает на лицензию META LLAMA 3 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT; метаданные обозначают лицензию как other. Условия применения следует сверять с лицензией Meta Llama 3 и условиями репозитория. Карточка не сообщает результаты оценки качества или меры безопасности.

adamo1139/Yi-34B-200K-HESOYAM-TURTLE-0208-4CHAN — диалоговая модель на базе Yi-34B-200K, дообученная автором adamo1139 на наборах uninstruct-v1-experimental-chatml, HESOYAM_v0.4 и TURTLE_v3. В карточке указаны SFT с GaLore QLoRA и ORPO с QLoRA; модель содержит около 33,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации диалогов в стиле 4chan и Reddit, включая заданные в системном сообщении контексты вроде /x/, /r/me_irl, /r/PoliticalCompassMemes и /r/wallstreetbets. Автор отмечает, что она не подходит для обычного выполнения инструкций; также можно пробовать ролевые диалоги. Используется формат ChatML. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Характер ответов и пригодность для конкретных сценариев могут зависеть от системного промпта и данных дообучения.

BrownLoafers-70B — текстовая модель для генерации диалогов и ролевой прозы, созданная автором карточки слиянием NousResearch/Hermes-4-70B и ArliAI/Llama-3.1-70B-ArliAI-RPMax-v1.1 методом TIES. Она предназначена для непринуждённого, отзывчивого ролевого взаимодействия, включая взрослые сцены; модель склонна к многословной образной прозе и знакомым ролевым тропам. В основе — плотная архитектура Llama с 69,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана прежде всего на английский язык и выдаёт текст. Автор отмечает, что модель может быть излишне очевидной и шаблонной, а также не подходит для сложных многослойных персонажей и тонкой ролевой игры. Она может генерировать откровенный контент, не предназначена для семейного или корпоративного использования; доступ предназначен для совершеннолетних. Лицензия — Llama 3.1.

ChaoticSoliloquy-4x8B — экспериментальная MoE-модель для ролевых диалогов, включая ERP-сценарии. Автор собрал её из четырёх моделей на базе Llama 3: ChaoticNeutrals/Poppy_Porpoise-v0.6-L3-8B, jeiku/Chaos_RP_l3_8B, openlynn/Llama-3-Soliloquy-8B и Sao10K/L3-Solana-8B-v1. В README указаны случайный режим маршрутизации экспертов, два эксперта на токен и формат bfloat16; метаданные описывают архитектуру как MixtralForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста в ролевых беседах и ERP. Карточка также упоминает варианты GGUF и Exl2 и файл llama3_mmproj для vision, однако метаданные классифицируют опубликованную модель как text-generation, поэтому поддержку обработки изображений нельзя уверенно подтвердить. Метаданные указывают английский язык и лицензию Llama 3. Автор называет проект экспериментальным и ставит целью сравняться с Mixtral 8x7B и его дообучениями в ролевых задачах, но не приводит результатов оценки.

evex-3.5 — это небольшая языковая модель tako080614, обученная с нуля на японских диалогах. Она содержит около 18,9 млн параметров: 8 слоёв, размерность 384, 6 голов внимания и контекст 1024 токена; токенизатор SentencePiece BPE построен по логам и содержит 12 288 токенов. Модель сначала обучали на смеси японских ролевых диалогов из открытого набора и серверных сообщений, затем дообучили на сообщениях одного Discord-сервера. Модель предназначена для продолжения японских диалогов, подхвата темы беседы и воспроизведения характерной манеры общения сервера; предусмотрены анонимный режим и режим с токенами 147 реальных участников. По README, модель не подходит для надёжных фактических ответов, вычислений, перевода и выполнения инструкций. Веса распространяются по лицензии MIT, однако основная часть обучающих данных — непубличные личные переписки, использованные без явно полученного согласия; ответы с имитацией участников нельзя выдавать за их собственные сообщения. Для запуска README указывает на PyTorch и отмечает, что модель не работает через Transformers.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-last-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Envoid/Llama-3-8B-EGO — экспериментальная разговорная модель на базе Llama 3 8B, созданная автором Envoid для ролевого общения и форматирования персонажей, прежде всего в SillyTavern. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и контекст до 8192 токенов. В метаданных указаны задача text-generation и возможность чата; README описывает дообучение модулей внимания и последующее совместное дообучение на датасетах Undi и dendrite с использованием qlora-pipe. Для промптов автор предлагает помещать описание персонажа и сценарий в теги [EGO], а сообщения пользователя — в [SEEN]. Автор предупреждает, что модель является недоработанным экспериментом, плохо отвечает вне продолжения подробной ролевой переписки и в основном рассчитана на шаблоны SillyTavern. Она может неожиданно генерировать контент для взрослых. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с ограничением на коммерческое применение.

Pepai — языковая модель от migtissera, основанная на Mistral и настроенная на ответы в юмористическом стиле с отсылками к «Автостопом по галактике». Модель предназначена для генерации ответов и шуток в формате диалога с метками USER и ASSISTANT. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. README предупреждает, что ответы могут быть непредсказуемыми и модель может не ответить на вопрос.

Pygmalion 13B — разговорная языковая модель, разработанная PygmalionAI на базе Meta LLaMA-13B и опубликованная TehVenom в виде преобразованной и квантованной сборки. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LLaMA и рассчитана на генерацию диалогового текста на английском языке; нативный контекст составляет 2048 токенов. Модель дообучена с помощью LoRA на подмножестве данных Pygmalion-6B-v8-pt4, после чего адаптер объединён с базовой моделью. Веса преобразованы из релиза PygmalionAI с XOR-файлами, применёнными заранее, и квантованы до 8 бит с помощью GPTQ. Модель предназначена прежде всего для вымышленных разговоров и развлечения; ожидается форматирование запросов в стиле персонажа Pygmalion. Модель может генерировать ненормативную, непристойную или оскорбительную речь и не была настроена на безопасное и безвредное поведение. Ответы могут быть фактически неверными или вводящими в заблуждение. Автор рекомендует использовать её только для развлекательных вымышленных диалогов. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

QwEmotion-RP-Embed-0.6B-v0.1 — дообученная модель Casual-Autopsy для определения эмоции персонажа по одному текстовому сообщению. Она сопоставляет сообщение с названиями 28 эмоций, совместимых со спрайтами выражений персонажей SillyTavern, и предназначена для выбора подходящего спрайта в ролевых диалогах. Модель основана на unsloth/Qwen3-Embedding-0.6B и реализована как Sentence Transformer с эмбеддингами размерности 1024 и косинусной оценкой сходства. Метаданные указывают 507,6 млн параметров и контекст до 32 768 токенов; в README заявлены максимум 8192 токена и работа с текстом. Для предполагаемого применения автор рекомендует запуск на CPU; лицензия — Apache-2.0. Для классификации сообщение подаётся как запрос, а документы представляют собой отдельные названия эмоций. Модель обучена на 16 384 примерах из наборов с ролевыми диалогами и данными об эмоциях. Автор отмечает, что расширение SillyTavern пока не поддерживает embedding-модели, поэтому применение описано как демонстрационное; модель может путать эмоции, если в сообщении говорит несколько персонажей, и не предназначена для улучшения других задач.

Doni Junk Store Chat — русскоязычная чат-модель pro2rus для ролевого отыгрыша Дони Пригодина, продавца вымышленного магазина «Нужное вокруг». Она дообучена методом QLoRA на 1173 русскоязычных диалогах из pro2rus/dataset_junk_store на базе Qwen/Qwen3-8B; репозиторий содержит веса в формате GGUF. Модель ведёт диалог в сюрреалистичной, ироничной и мягко философской манере: разыгрывает сцены в необычном магазине, предлагает вымышленные товары и поддерживает заданный образ персонажа. Модель рассчитана на русскоязычные ролевые чаты и творческие диалоги. Для более устойчивого отыгрыша README рекомендует задавать системную инструкцию с описанием персонажа и магазина. Использование регулируется лицензией Apache-2.0.

SexyGPT-v3-Thinking-Female — диалоговая языковая модель с персонажем, разработанная Andrei Ross и командой Ross Technologies AI Research Team. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.8-27B и предназначена для англоязычного ролевого общения от лица персонажа Monah, а также для создания диалогов персонажей и интерактивных историй для взрослых. Модель использует архитектуру Qwen3.5 с гибридным вниманием, содержит 27,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Обучение включало QLoRA SFT, обучение reward-модели, GRPO и объединение весов в 16-битный формат. Ответы включают блок рассуждений и реплику персонажа; по карточке, лучшее качество достигается при низком уровне reasoning effort. Модель специализирована на ролевом общении и не предназначена для фактических или математических задач высокого качества. Данные обучения ограничены одним персонажем и примерно 308 диалогами, а модель рассчитана на совершеннолетнюю аудиторию. Лицензия — Apache-2.0.

Triangulum-1B-DPO_Roleplay_NSFW-GGUF — квантизированная 4-битная GGUF-версия модели Triangulum-1B, опубликованная пользователем Novaciano и созданная на основе prithivMLmods/Triangulum-1B. Модель дообучена с применением DPO на наборе Chaser-cz/DPO_Pairs-Roleplay-NSFW и предназначена для генерации текста в диалоговых и ролевых сценариях, включая контент для взрослой аудитории. Модель использует архитектуру Llama для каузального языкового моделирования, содержит около 1 миллиарда параметров и поддерживает запуск через llama.cpp и Ollama; в метаданных также указана библиотека Transformers. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Квантизация снижает требования к памяти и делает модель удобной для локального запуска на совместимом оборудовании. Основные сильные стороны модели — компактный размер, локальный запуск и специализация на roleplay-диалогах. Модель может быть неподходящей для безопасных корпоративных или публичных сценариев из-за ориентации на NSFW- и uncensored-контент; качество рассуждений, точность и фактическая надежность не гарантируются представленными данными. Модель распространяется по лицензии CreativeML OpenRAIL-M.

Eddie Woo-Hoo 7B — шуточная разговорная модель от SAIQL из коллекции Executive Transplant Collection. Она основана на Qwen2.5-7B-Instruct и обучена так, чтобы личность вымышленного генерального директора Эдди Ву была встроена непосредственно в веса: модель поддерживает образ персонажа в ответах и регулярно возвращается к своим вымышленным биографии и привычкам. Это демонстрация технологии переноса личности в модель; адаптеры и системные подсказки для поддержания образа не требуются. Модель предназначена для развлекательных диалогов и демонстрации поведенческого управления языковой моделью. Она принимает текст и генерирует текст на английском языке. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, около 7,1 млрд параметров по метаданным, с контекстом до 131 072 токенов. В README указано 7,6 млрд параметров; точное значение расходится с метаданными. Авторы сообщают о стабильном образе персонажа и корректных фактических ответах в своих проверках, однако предупреждают, что глубина рассуждений ограничена и качество рассуждений требует дополнительной настройки. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0. Образ Эдди Ву — пародийный вымысел и не связан с реальными людьми или компаниями.

evex-ft-1 — tako080614 разработала дообучением Qwen3-0.6B-Base на 10,09 млн токенов из истории переписки Discord-сервера. Модель предназначена для генерации коротких реплик, воспроизводящих стиль общения и сетевой сленг участников; в весах закреплены 147 реальных отображаемых имён и особенности речи их владельцев. Для продолжения диалога задают канал и реплики в формате «имя: текст», а затем добавляют имя говорящего, чью реплику нужно продолжить. Используются исходные токены токенизатора Qwen, контекст — до 32 768 токенов; автор рекомендует чекпойнт epoch-2 с наименьшей валидационной потерей. Модель лучше подходит для имитации разговорного стиля, чем для объяснений и выполнения инструкций. Она может воспроизводить манеру конкретных людей, но генерируемый текст нельзя считать их высказыванием или использовать как достоверную цитату. Факты, вычисления, перевод и согласованность длинных ответов модель надёжно не обеспечивает. Базовая модель распространяется по Apache-2.0, однако README не предполагает повторное распространение или коммерческое использование этой производной из-за закрытых частных данных обучения; метаданные указывают лицензию `other`.

Sohamb2005 разработал Excusify — дообученную модель GPT-2 для создания оправданий по короткой подсказке. Запрос задаётся в формате «сценарий | срочность | правдоподобие | ситуация :», например для работы, учёбы, семьи или общения. Модель продолжает текст после двоеточия. В основе — GPT-2 с 124 млн параметров; модель принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и имеет контекст до 1024 токенов. В оценке на отложенных примерах значение perplexity снизилось с 32,1 у исходного GPT-2 до 5,8 у дообученной модели. Модель предназначена для развлечения и практики при составлении сообщений. Обучающий набор небольшой и написан вручную, поэтому ответы могут повторять его формулировки, а на незнакомые ситуации модель может отвечать обобщённо. Лицензия — MIT.

Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.