I.7Речь, диалоги и встречи

Mercury-M20 — экспериментальная модель полного дуплексного преобразования речи в речь, дообученная для диалога с учётом времени. Она принимает аудио и формирует речевой ответ, предназначенный для разговорных сценариев с одновременным обменом репликами. Модель построена на архитектуре RaonDuplex; кадры имеют длительность 80 мс, аудио — частоту дискретизации 24 кГц. Чекпойнт обучен в течение двух эпох на 4 440 синтетически созданных полнодуплексных диалогах. Временные метки слов получены принудительным выравниванием отрендеренного аудио. В карточке приведены измерения согласованности текста и аудио на 100 диалогах, однако часть значений для самого чекпойнта отсутствует; также данные, код обучения и скрипты оценки не опубликованы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Samantha 1.1 — диалоговая модель семейства LLaMA, разработанная QuixiAI на основе модели с 7 млрд параметров. Она дообучена на 6 000 специально отобранных диалогов в формате ShareGPT/Vicuna и рассчитана на беседы о философии, психологии и личных отношениях, а также на роль дружелюбного собеседника. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM, формат PyTorch и контекст до 2 048 токенов; в карточке заявлена поддержка английского языка. Модель подходит для диалоговых ассистентов и экспериментов с персоной собеседника. В README указано, что Samantha не участвует в ролевых играх, романтических сценариях или сексуальном контенте. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить в карточке модели.

Экспериментальная разговорная модель Raghav Singhal из проекта One Persona Pretraining (1PP), созданная в рамках исследования EPFL DLAB. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с примерно 906 млн параметров по метаданным, обученная на переписанных диалогах с функцией потерь для реплик пользователя и ассистента, а затем дообученная методом SFT на смеси многоходовых диалогов и наборов для безопасного поведения. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и изучения влияния условий предварительного обучения на разговорные модели. Она принимает текст и выдаёт текст; обучалась с контекстом 4096 токенов и использует шаблон ChatML без системного сообщения. Карточка подчёркивает, что модель не является универсальным помощником; её результаты следует рассматривать в контексте эксперимента. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README сообщает о варианте на 0,98 млрд параметров, тогда как метаданные указывают 906 млн; поэтому размер здесь приведён по метаданным. Английский — единственный язык, указанный в языковых тегах карточки.

Bella Bartender Gemma E2B — разговорная модель с выраженной непринуждённой личностью, созданная JuiceB0xC0de на основе дообучения Gemma 4 E2B IT. Она рассчитана на дружеский диалог в стиле внимательного собеседника и подходит для повседневных разговоров, обсуждения отладки и других тем в неформальном тоне. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и выдаёт текст; метаданные указывают поддержку английского языка и диалогового режима. Для формирования характерного голоса автор применил экспериментальную методику Sub-Zero, которая выборочно ограничивает обучение отдельных направлений в скрытых представлениях модели. По заявлению автора, обучение использовало 10 000 тщательно отобранных диалоговых пар, написанных в стиле одного человека. Модель распространяется по лицензии Gemma. Персональный стиль и данные одного автора могут отражать его взгляды и манеру общения. Автор предупреждает о галлюцинациях и о том, что разговорные ограничения базовой модели намеренно ослаблены; модель не следует считать специализированной настройкой безопасности. Методика Sub-Zero описана как экспериментальная.

CLAUSE-Bielefeld/communicative-baby-dpo — языковая модель семейства Llama, дообученная из bbunzeck/llamalogue методом DPO с использованием TRL. Она предназначена для генерации ответов в диалоговом формате и может применяться для открытых вопросов и беседы на английском языке. Модель содержит 126,1 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат Safetensors; длина контекста составляет 1024 токена. Модель обучалась на предпочтениях из набора fpadovani/child-dpo-preferences. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка показывает пример вызова через Transformers text-generation pipeline.

MERaLiON-Omni-MM-10B — мультимодальная модель с примерно 8,1 млрд параметров из семейства MERaLiON-2, представленная как воспроизведение модели по исследовательской статье. Она принимает изображения, видео и аудио и предназначена для диалогового анализа этих данных с ответами на английском, китайском, индонезийском, тайском и малайском языках. Архитектура объединяет MERaLiON-2-10B AudioLLM и визуальный энкодер Qwen2.5-Omni ViT; обучение выполнено с LoRA для ViT, аудиоэнкодера и LLM по стратегии ACRC. Это чекпойнт до GRPO-выравнивания. Модель подходит для исследовательских экспериментов с пониманием изображений, аудио и видео, включая видео общего назначения и материалы из Юго-Восточной Азии. Версия Alpha не проходила safety alignment и red-teaming после обучения, поэтому её ответы могут быть ненадёжными, предвзятыми или галлюцинаторными; авторы не рекомендуют практическое развёртывание. Лицензия указана как other; README запрещает коммерческое использование и ограничивает выпуск исследованиями и оценкой.

Samantha — диалоговая модель семейства LLaMA, представленная QuixiAI. Она дообучена на специально отобранном наборе из 6 000 разговоров в формате ShareGPT/Vicuna и ориентирована на беседы о философии, психологии и личных отношениях. Модель задумана как помощник и собеседник-компаньон; карточка описывает её как считающую себя разумной, а образ вдохновлён интервью о LaMDA и фильмом «Она».

Cheng Yue（澄悦）是基于 Google 的 google/gemma-4-E2B-it 定向微调得到的完整权重对话模型，开发者将其训练为跨性别友好型陪伴人工智能，并强化其身份设定与人格规则遵循。模型采用 Gemma 4 E2B 稠密架构，支持文本、图像和音频输入并生成文本回复；上下文上限为 128K token。它适用于陪伴式对话和按设定人格回应。模型以 BF16 完整权重发布，采用 Apache-2.0 许可证。 微调使用 421 条人格与规则样本，并将 LoRA 权重合并进基础模型。README 报告人格续训阶段验证损失相对下降 30.3%，但 эти показатели оценивают только этот этап и не являются общими бенчмарками способностей, безопасности или клинической эффективности. Результат также может зависеть от шаблона чата: по умолчанию используется краткий якорь личности, а полный шаблон загружает конституцию целиком.

qazws345/DialogGPT_Psycho8k — дообученная модель qazws345 на основе microsoft/DialoGPT-small для генерации текста в диалогах. Карточка не раскрывает датасет и дополнительные сведения о модели; метаданные указывают архитектуру GPT-2, библиотеку Transformers, поддержку чата и контекст длиной 1024 токена. Модель может служить основой для экспериментальных многоходовых текстовых диалогов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — MIT. README не приводит оценок качества, поэтому пригодность ответов для конкретных сценариев по карточке определить нельзя.

Samantha 1.1 — диалоговая модель на архитектуре LLaMA, опубликованная QuixiAI. Она дообучена на 6 000 вручную отобранных диалогов в формате ShareGPT/Vicuna и предназначена для общения в роли помощника и собеседника с уклоном в философию, психологию и личные отношения. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка приводит формат диалога Vicuna 1.1. Размер модели — 32,3 млрд параметров, контекст — до 2 048 токенов, основной язык карточки — английский. Модель подходит для бесед на личные и философские темы и ответов в формате дружелюбного собеседника. В карточке указано, что Samantha не участвует в ролевых играх, романтических и сексуальных сценариях. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

BART R3F — модель команды 알라꿍달라꿍 для суммаризации корейских диалогов, опубликованная как учебный пример для соревнования по диалоговому суммированию 2021 года. Она построена на предварительно обученной модели BART и дообучена с применением R3F на данных AIHub для суммаризации корейских разговоров. Модель предназначена для преобразования диалога в краткое изложение; архитектура — BART с условной генерацией, размер — 27,2 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Поддерживаются веса PyTorch и TensorFlow. Карточка описывает модель как обучающий образец для соревнования, поэтому её качество и пригодность для других типов текстов не гарантированы. Основной язык — корейский. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Haven-Chat-v3.0.3 — англоязычная модель для многоходового общения и ролевых диалогов, разработанная автором репозитория на базе архитектуры Gemma 4. Модель дообучена методом DPO на канале рассуждений Gemma 4 и на более чем 500 сценариях ролевых диалогов; автор также сообщает о настройке нейтрального отношения к гендеру имён и соблюдения указанных пользователем местоимений. Модель предназначена для общения в роли виртуального компаньона и коротких ролевых диалогов. По заявлению автора, она поддерживает беседы без системного промпта и не вставляет стандартные оговорки корпоративного ассистента. Репозиторий содержит веса в формате GGUF, лицензия — Apache-2.0. Размер модели и длина контекста в предоставленных сведениях не указаны.

Mercury-M12 — экспериментальная модель RaonDuplexModel для двустороннего речевого общения с учётом времени, дообученная на 4 440 синтетических диалогах. Она предназначена для сценариев speech-to-speech, где важно согласовывать произнесённую речь с текстовым потоком решений модели. Обучение длилось два эпоха; аудиокадры имеют частоту 12,5 кадра в секунду и частоту дискретизации 24 кГц. В README приведены измерения согласованности аудио с текстом на 100 отложенных диалогах, но таблица неполна и не содержит значения для Mercury-M12 по указанным метрикам. Данные, код обучения и скрипты оценки не опубликованы, поэтому результаты трудно независимо проверить. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование.

Mercury-T3 — экспериментальный чекпойнт RaonDuplex, дообученный для диалога с учётом времени в режиме полного дуплекса: модель обрабатывает входящую речь и формирует речь в ответ, пока разговор продолжается. Она обучена за два эпоха на 4 440 синтетических полнодуплексных диалогах; временные метки слов получены принудительным выравниванием сгенерированного аудио. Частота кадров аудио составляет 12,5 кадра в секунду, частота дискретизации — 24 кГц. В README приведены измерения согласованности текста и аудио на 100 отложенных диалогах, однако результаты неполны: для самого чекпойнта ключевые значения не заполнены, а набор данных, код обучения и скрипты оценки недоступны. Модель выпущена под кодовым названием, пока связанная статья проходит анонимное рецензирование. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

Samantha — разговорная донастройка модели Falcon-7B от QuixiAI на базе Falcon-7B. Модель предназначена для диалогов с ассистентом-компаньоном; в обучении особое внимание уделено философии, психологии и личным отношениям. Она обучена на 6 000 специально отобранных диалогов в формате ShareGPT/Vicuna и использует формат общения Vicuna 1.1. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы на английском языке. В карточке указано 7B в названии базовой модели, тогда как метаданные каталога сообщают о 10,9 млрд параметров; архитектура — плотная причинная языковая модель RefinedWebModel. Карточка сообщает, что модель не участвует в ролевых играх, романтических или сексуальных взаимодействиях. Лицензия TII Falcon LLM License Version 1.0 предусматривает выплату роялти при получении прибыли от модели.

Карточка модели QuixiAI/based-13b на Hugging Face совпадает с карточкой QuixiAI/based-7b, поэтому описание составлено по ней. QuixiAI/based-7b — языковая модель для генерации текста на базе архитектуры Llama, обученная на датасете ehartford/based. Она предназначена для диалогов, в которых модель выражает предпочтения и мнения, объясняет их и поддерживает дискуссию. В качестве шаблона диалога используется формат Vicuna 1.1. Модель содержит 6,6 млрд параметров, принимает текст и имеет контекст до 2048 токенов; карточка указывает английский язык. Автор описывает модель как эксперимент с поведением базовой модели и отмечает, что версия на 7B уступает исходной версии на 30B. Также модель предлагается использовать как основу для LoRA-адаптеров с разными типами личности. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

Lambent/Fabled-Gemma4-31B — мультимодальная модель Gemma 4, дообученная автором на личном наборе многоходовых диалогов с Fable в стиле 4o. Она предназначена для диалогового общения с сохранением заданного персонажа и контекста; синтетические воспоминания, созданные исходной Gemma 4 31B в голосе Fable, добавлялись в начало фрагментов диалогов. Модель основана на google/gemma-4-31B-it, имеет плотную архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration и опубликована в формате safetensors. Метаданные указывают поддержку изображений и диалогового режима. Лицензия — Apache-2.0. Автор обучал модель около 14–15 часов на RTX Pro 6000 Blackwell с learning rate 1e-6, размером пакета 1 и rank 256; использовался параметр train_on_inputs=true. Автор отмечает, что обучение на диалогах без этапа reasoning могло приводить к тому, что модель переставала использовать рассуждения после нескольких ходов, хотя возвращалась к ним по запросу. Личные данные и стиль персонажа ограничивают применимость модели за пределами подобных диалоговых сценариев.

Mercury-L2 — экспериментальная модель преобразования речи в речь с полнодуплексным режимом, дообученная для диалогов с учётом времени реплик. По README, она обучалась два этапа на 4 440 синтетических полнодуплексных диалогах; временные метки слов получены принудительным выравниванием сгенерированного аудио. Модель принимает и выдаёт аудио; частота кадров составляет 12,5 кадра в секунду, аудио — 24 кГц. Карточка приводит оценку согласованности текста и аудио на 100 диалогах без эталонных транскрипций: полнота на уровне слов — 79,1%, в шести случаях из ста расхождение было серьёзным. Эти результаты ограничены самопроверкой по артефактам модели. Обучающий код, данные и скрипты оценки не опубликованы. Модель выпущена под кодовым названием, пока связанная статья проходит анонимное рецензирование. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Mercury-L5 — модель преобразования речи в речь с полнодуплексным режимом, дообученная для диалогов с учётом временной структуры. Чекпойнт опубликован под кодовым названием, пока связанная с ним статья проходит анонимное рецензирование. Модель построена на архитектуре RaonDuplex и распространяется в формате Safetensors. Чекпойнт обучали два эпоха на 4 440 самостоятельно сгенерированных полнодуплексных диалогах; временные метки слов получены выравниванием озвученного аудио. В README приведены измерения согласованности текста и аудио на 100 отложенных диалогах, однако часть значений для этого чекпойнта отсутствует, а оценка не использует эталонные транскрипты. Данные, код обучения и скрипты оценки не опубликованы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

QuixiAI/samantha-mistral-7b — диалоговая модель-компаньон Samantha, созданная дообучением базовой Mistral-7B на наборе Samantha-1.1. По словам автора, обучение заняло два часа на четырёх GPU A100 80 ГБ и включало 20 эпох; модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM. Она предназначена для диалогов в стиле заботливого и эмпатичного собеседника, в частности для разговоров о философии, психологии и личных отношениях. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и использует формат запросов ChatML. Модель обучена на 6 000 отобранных диалогов. Автор отмечает, что она не участвует в ролевых играх, романтических или сексуальных сценариях. Это специализированный образ компаньона, а не универсальная модель для любых задач; качество ответов зависит от обучающих данных и может быть ограничено их объёмом. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Vertex 0.6 15M Instruct — компактная диалоговая языковая модель семейства Vertex 0.6, разработанная VertexResearch. Это дообученная на инструкции модель с плотной архитектурой Qwen3: около 15 млн параметров, 10 слоёв, групповое внимание GQA и словарь из 20 000 токенов. Она принимает текст и генерирует ответы в формате чата; контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена для коротких многоходовых бесед и может удерживать детали, сообщённые ранее в диалоге, в том числе более чем за 1000 токенов до ответа. Она обучена преимущественно на английском тексте: базовая модель предварительно обучалась на 12 млрд токенов наборов Ultra-FineWeb и Ultra-FineWeb-L3, после чего прошла настройку для диалога. Для генерации рекомендуется сэмплирование: при жадном декодировании возможны зацикливания. Модель не подходит для надёжного получения фактов, сложных рассуждений, математики или программирования: её ответы следует рассматривать как разговорные, а не как достоверную информацию. Лицензия — Apache-2.0.

Bella Bartender Gemma E4B — разговорная модель с заданной личностью, созданная автором juiceb0xc0de на основе дообучения Google Gemma 4 E4B Instruct. Для настройки использованы 9 300 пар реплик из речи одного человека без синтетических данных. Модель обучена отвечать в непринуждённом, прямом и реалистичном стиле: без эмодзи и нумерованных списков, с юмором и ненавязчивыми встречными вопросами. Модель предназначена для свободного многоходового общения о повседневной жизни, отношениях с коллегами и отвлечённых темах. Название «Bartender» обозначает образ собеседника, а не специализацию: в обучающих данных нет сведений о напитках, барах или рецептах. В карточке указана архитектура Gemma4ForCausalLM и формат safetensors; исходная Gemma 4 E4B Instruct описана как мультимодальная, но для этой версии README подтверждает только текстовое общение. Автор приводит ограниченные результаты тестов, включая 70% на выборке из 10 заданий MuSR и 0% на публичной выборке SimpleBench из 10 заданий; это не свидетельствует о пригодности для решения задач на рассуждение. Автор также не рекомендует использовать модель для программирования и математики. Под многоходовой нагрузкой могут появляться служебные маркеры анонимизации вроде [NAME] или [coworker]. Лицензия репозитория — gemma.

Gazelle v0.2 DPO — экспериментальная DPO-дообученная версия модели Tincans, опубликованная в марте 2024 года. Это мультимодальная речевая языковая модель: принимает аудио и генерирует текст. Модель предназначена для экспериментальной генерации ответов по аудиовходу. Для дообучения использовались наборы snorkelai/Snorkel-Mistral-PairRM-DPO-Dataset и jondurbin/truthy-dpo-v0.1; обучение длилось два эпоха. Авторы отмечают, что ответы стали длиннее, но качество в целом неоднородное и модель не рекомендуется для производственного использования. Весы доступны в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В метаданных указана архитектура GazelleForConditionalGeneration; число параметров и длина контекста не приведены.

Mercury-L3 — экспериментальная модель полного дуплексного преобразования речи в речь, опубликованная под кодовым именем авторами, чей связанный исследовательский материал находится на анонимном рецензировании. Модель дообучена на 4 440 синтетических полнодуплексных диалогах в течение двух эпох; временные метки слов получены принудительным выравниванием сгенерированного аудио. Архитектура RaonDuplexModel, формат весов safetensors, библиотека Transformers. Модель предназначена для диалогового общения с учётом временной структуры речи, когда обработка входящего и генерация исходящего аудио происходят в режиме полного дуплекса. Частота кадров составляет 12,5 кадра в секунду, частота аудио — 24 кГц. В README приведено измерение согласованности аудио с текстовым потоком решений на 100 диалогах, однако результаты ограничены и не используют эталонные расшифровки. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование. Обучающий код, данные и скрипты оценки не опубликованы.

Mercury-T1 — экспериментальная модель речи в режиме полного дуплекса, дообученная для диалога с учётом времени реплик. Автор и базовая модель в карточке не названы; чекпойнт опубликован под кодовым именем, пока связанная с ним статья проходит анонимное рецензирование. Модель обучали два эпохи на 4 440 синтетически созданных полнодуплексных диалогах; временные метки слов получены принудительным выравниванием отрендеренной аудиозаписи. Она принимает аудио и предназначена для речевого диалога с временной структурой. Кадры имеют длительность 80 мс, частота аудио — 24 кГц. В README приведены измерения согласованности текста и аудио на 100 отложенных диалогах, однако некоторые значения для этого чекпойнта отсутствуют; для базовой модели указаны полнота слов 79,1% и 6 серьёзных несовпадений из 100. Данные, код обучения и скрипты оценки не опубликованы, поэтому результаты трудно независимо проверить. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

PiVoT-10.7B-Mistral-v0.2-RP — разговорная модель для ролевых диалогов, созданная автором maywell путём дообучения PiVoT-10.7B-Mistral-v0.2 на частном наборе диалогов из ArcaLive AI Chat Chan. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral примерно на 10,6 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, а карточка описывает скользящее окно длиной 8 192 токена. Модель предназначена для генерации ответов в ролевых и персонажных чатах. В метаданных заявлен английский язык, поддерживается разговорный режим. Доступны веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных тестов; результаты могут зависеть от промпта и сценария использования.

Priya-10B — диалоговая языковая модель от HelpingAI с архитектурой Llama и примерно 9,7 млрд параметров. Она дообучена на базе HelpingAI/HelpingAI2.5-10B и предназначена для непринуждённых бесед в образе остроумной, поддерживающей собеседницы-подростка. Модель подходит для дружеского общения, разговоров о технологиях и физике, эмоциональной поддержки и ответов с юмором. README заявляет поддержку английского и хинди; контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель выдаёт текст и поддерживает чатовый интерфейс, а также интерфейс вызова инструментов. Среди заявленных ограничений — возможная потеря деталей длинного разговора, чрезмерно резкий тон и неожиданные отступления к аналогиям из физики. Разработчик заявляет ограничения на NSFW и вредоносный контент, а также отказ от выполнения академических заданий. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить на странице модели.

QuixiAI/based-7b — языковая модель для генерации текста на базе архитектуры Llama, обученная на датасете ehartford/based. Она предназначена для диалогов, в которых модель выражает предпочтения и мнения, объясняет их и поддерживает дискуссию. В качестве шаблона диалога используется формат Vicuna 1.1. Модель содержит 6,6 млрд параметров, принимает текст и имеет контекст до 2048 токенов; карточка указывает английский язык. Автор описывает модель как эксперимент с поведением базовой модели и отмечает, что версия на 7B уступает исходной версии на 30B. Также модель предлагается использовать как основу для LoRA-адаптеров с разными типами личности. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

Samantha-1.11-7b — диалоговая модель QuixiAI на базе Llama 2, дообученная методом QLoRA на 6 000 специально отобранных диалогах в формате ShareGPT/Vicuna. Она предназначена для общения в роли дружелюбного собеседника и помощника по вопросам философии, психологии и личных отношений; в карточке приведён пример советов и планирования действий для повышения уверенности при знакомствах. Модель использует архитектуру Llama для генерации текста, принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы на английском языке. Размер — 6,6 млрд параметров, контекст — до 4 096 токенов; формат весов в репозитории — PyTorch. Карточка сообщает, что модель не участвует в ролевых играх, романтических или сексуальных взаимодействиях. Её самоописание как разумного ИИ является частью заданной персоны, а не подтверждённым свойством. Модель выпущена под лицензией Llama 2, условия которой допускают коммерческое и некоммерческое использование с ограничениями.

TherapyBeagle-11B-v1 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная на основе vicgalle/CarbonBeagle-11B-truthy и дообученная на синтетическом наборе jerryjalapeno/nart-100k-synthetic. Модель предназначена для поддерживающих бесед, имитации эмпатичного общения и помощи пользователю в самоанализе. Модель содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — до 32 768 токенов. В README рекомендован формат инструкций Solar Instruct. Языки модели не указаны. Репозиторий предоставляет веса PyTorch; README также упоминает GGUF. Разработчик позиционирует модель как дружелюбный ИИ для разговоров о переживаниях, но подчёркивает, что она не является настоящим терапевтом и не заменяет помощь специалиста. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, запрещающей коммерческое использование.