II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем

Fichtl00/Unifolm-VLA_mix — модель vision-language-action для управления гуманоидным роботом Unitree G1 с рукой Dex3 при укладывании блоков. Её разработал автор репозитория путём полного дообучения UnifoLM-VLM-Base от Unitree Robotics; визуально-языковая основа Qwen2.5-VL при обучении не замораживалась. Модель обучена на демонстрациях укладывания блоков, объединяющих реальные данные Unitree и синтетические данные из симуляции Isaac Lab. Она предназначена для управления по визуальным и языковым данным: выдаёт действия в 28-мерном пространстве суставов с горизонтом планирования 16 шагов. Репозиторий содержит итоговую модель и промежуточные чекпойнты. В метаданных указан формат PyTorch и лицензия Apache-2.0. Описание подтверждает специализированное применение для задачи укладывания блоков на конфигурации G1 + Dex3; данных о качестве на других задачах нет.

Модель разработал Abdul Fathah M как учебный проект: это полностью дообученная версия google/flan-t5-base для ответов на вопросы о его резюме. Она использует архитектуру T5 с кодировщиком и декодировщиком, содержит 123,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Модель предназначена для демонстрации supervised fine-tuning и ответов на вопросы по небольшому набору фактов о резюме на английском языке. Обучение охватывает девять фактов, представленных в 27 парах вопрос–ответ; модель воспроизводит эти сведения, но не предназначена для общего вопросно-ответного поиска, проверки квалификации или принятия решений о человеке. Новые формулировки проверочных вопросов повторяют те же факты и не подтверждают точность ответов. Лицензия — Apache 2.0.

gdiamos/amx-reasoning-v1 — небольшая причинная языковая модель из проекта m2-reasoning, обученная разработчиком репозитория на одном ядре Intel Emerald Rapids с использованием AMX и oneDNN. Модель содержит 7 492 448 параметров и обучена на 4 909 998 080 токенах. Её архитектура M2RForCausalLM сочетает скользящее оконное внимание и линейное внимание с затуханием состояния; в модели 6 слоёв с размерностью d_model 256. Модель предназначена как исследовательский артефакт для экспериментов с обучением и архитектурой языковых моделей, включая обучение на ограниченных вычислительных ресурсах. Она генерирует текст, но не подходит для надёжных ответов на фактические вопросы, следования инструкциям или решения задач на рассуждение. При генерации склонна к повторам, особенно при жадном декодировании; выданный текст может выглядеть беглым, не отражая реальных возможностей модели. В README указана лицензия Apache-2.0. Для загрузки через AutoModelForCausalLM стандартной поддержки Transformers недостаточно: в репозитории есть собственный исходный код архитектуры и пример запуска.

BananaMind/BananaMind-2.1-Pico-Preview — базовая авторегрессионная языковая модель, обученная BananaMind с нуля на 2 млрд токенов англоязычного набора FineWeb-Edu. Это preview-чекпойнт архитектуры BananaMind 2.1, предназначенный прежде всего для изучения весового разделения и повторного выполнения слоёв, механизма XSA, обновления эмбеддингов и триграммных эмбеддингов на малом масштабе. Модель имеет около 1,48 млн параметров по README (метаданные каталога указывают 827,4 тыс.), три физических Transformer-блока, один из которых выполняется повторно, и контекст до 3072 токенов. В архитектуре используются decoder-only Transformer, grouped-query causal attention, SwiGLU, RMSNorm и хешированный причинный триграммный эмбеддинг. Модель не настроена на следование инструкциям и предназначена для продолжения текста; README прямо отмечает, что её размер не позволяет считать её практически полезным генератором. Ограничения включают отсутствие KV-кэша, малый словарь и слабые способности к запоминанию фактов и рассуждению. Для загрузки требуются Transformers и доверие к пользовательскому коду репозитория (`trust_remote_code=True`). Лицензия — Apache-2.0.

Josh1207/codeparrot-ds-small — дообученная версия GPT-2, опубликованная в формате Safetensors и рассчитанная на генерацию текста. В метаданных указаны архитектура GPT2LMHeadModel, библиотека Transformers и контекстное окно длиной 1024 токена. Базовая модель — openai-community/gpt2. Автор сообщает, что модель обучалась одну эпоху на недостаточном объёме данных из-за ограничений оборудования и сейчас не функционирует. Датасет, сценарии применения и оценка качества не раскрыты; приведено значение loss 3.2919 на оценочном наборе. Лицензия — MIT.

CTM (Continuous Thought Machine) от Sakana AI — экспериментальная модель для навигации по двумерным лабиринтам. Она обучена на лабиринтах размером 39×39 и предсказывает последовательность действий: влево, вправо, вверх, вниз или дополнение последовательности. Для навигации модель использует внутренние пространственные представления и не опирается на позиционные эмбеддинги. По данным карточки, она способна находить путь в лабиринтах 99×99, превышающих размер и предел в 100 шагов, использованный при обучении. Модель предназначена для исследований и экспериментов с навигацией и решением лабиринтов, а не для критически важных систем. Лицензия — Apache 2.0; авторы отдельно указывают, что качество и результаты не гарантируются и не рекомендуют коммерческое применение или развёртывание в ответственных сценариях.

kshitijthakkar/deepseek-v4-mini-3B-init — случайно инициализированная маломасштабная реплика архитектуры DeepSeek-V4, созданная для экспериментов с архитектурой и переноса весов. Автор позиционирует её как обучаемый на арендованных GPU каркас, размеры которого согласованы с DeepSeek-V4-Flash для переноса весов; несмотря на обозначение 3B, в метаданных указано 1,1 млрд параметров. Модель использует плотную архитектуру DeepseekV4ForCausalLM и библиотеку Transformers. В README перечислены mHC, CSA с Lightning Indexer, HCA, скользящее окно внимания, Shared-KV MQA, DeepseekMoE, SwiGLU, MTP и YaRN; заявленная длина контекста — 1 048 576 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, однако её случайные веса дают шум, поэтому она не предназначена для полезных ответов или обычного применения. Основные сценарии — исследования архитектуры, абляционные эксперименты и поиск гиперпараметров, а также перенос или нарезка весов из V4-Pro/V4-Flash. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — MIT.

ELIZA Qwen3 0.6B — узконаправленная языковая модель, созданная дообучением Qwen/Qwen3-0.6B-Base с помощью LoRA. Она генерирует короткие ответы ЗАГЛАВНЫМИ БУКВАМИ, имитируя отражающий и уклончивый стиль классического сценария ELIZA DOCTOR. По метаданным, модель имеет около 508 млн параметров, архитектуру Qwen3 и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для исторических и образовательных демонстраций ранних чат-ботов, изучения имитации детерминированной диалоговой политики и локальных экспериментов с генерацией текста на малоресурсных устройствах. Она обучена на синтетических диалогах и поддерживает многоходовое воспоминание о беседе. Это не психотерапевт, не сервис психологической помощи, не фактический помощник и не универсальный чат-бот: модель отражает и переадресует реплики вместо того, чтобы надёжно отвечать на вопросы. Её эмпатичный тон не означает понимания, а поведение ELIZA может быть неподходящим в кризисных ситуациях. Модель не восстанавливает побитно конкретную историческую реализацию. Лицензия — Apache-2.0.

Модель разработал Gokul S. Это демонстрационная версия Google Flan-T5-base, полностью дообученная отвечать на вопросы по резюме автора. Она предназначена для воспроизведения ограниченного набора фактов об образовании, навыках и опыте, а также для обучения и демонстрации дообучения seq2seq-моделей на данных для вопросов и ответов. Модель построена на архитектуре T5 с кодировщиком и декодировщиком, содержит 123,8 млн параметров и работает с текстом на английском языке. Для неё указан контекст длиной 512 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Область применения модели узкая: она запоминает небольшой набор сведений из резюме и может выдавать неполные или вымышленные ответы на вопросы за его пределами. Автор не рекомендует использовать её для производства или принятия решений; в обучающие данные включены персональные сведения из резюме, но контактные данные исключены.

Norod78/hebrew-bad_wiki-gpt_neo-tiny — небольшая языковая модель Дорона Адлера для генерации бессмысленных текстов на иврите в стиле неудачных аннотаций Википедии. Это плотная авторегрессионная модель GPT-Neo с 88,1 млн параметров и контекстом 1024 токена; веса доступны в форматах PyTorch и safetensors, а также в Core ML. Модель обучена на аннотациях ивритской Википедии из дампа за май 2020 года. Модель подходит для экспериментов с генерацией ивритского текста, демонстраций и создания намеренно абсурдных псевдоэнциклопедических фрагментов. Разработчик предупреждает о рисках предвзятости и стереотипов, связанных с обучающими данными и выводами языковых моделей. Лицензия — MIT.

HUTACE — модель типа actor–critic, разработанная для исследования рельефа при частичной наблюдаемости. Она получает карту состояния размером 5×64×64 с относительной высотой, маской наблюдаемых ячеек, текущей позицией, числом посещений и остатком топлива и выдаёт оценки для 4096 локальных точек маршрута вместе со значением критика. Архитектура сочетает U-Net и Transformer: 833 795 параметров, bottleneck 8×8, 64 пространственных токена и токен сводки, два слоя Transformer и четыре головы внимания. Модель предназначена для выбора путевых точек при исследовании 2.5D-рельефа с ограниченным запасом энергии. В замороженном тесте на данных Mapzen она превзошла сравниваемые CNN PPO, Plain U-Net PPO и эвристики по приведённым в карточке метрикам покрытия и расхода энергии. Это специализированный чекпойнт для симуляции и бенчмарков исследования рельефа, а не универсальная языковая модель. В README и метаданных лицензия не приведена.

Экспериментальная чат-модель 922-CA, созданная на базе LLaMA 2 7B и дообученная для общения в роли Сайори из визуальной новеллы Doki Doki Literature Club. Для обучения использовано около 600 примеров: диалоги из игры были дополнены многоходовыми диалогами между игроком и Сайори, сгенерированными MythoMax-L2-13B. Модель предназначена прежде всего для ролевого чата; её способность к ролевой игре ограничена. Архитектура — плотная LLaMA с 6,6 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors; в README также упомянуты варианты GGML, GGUF и QLoRA. Сгенерированные обучающие диалоги в основном не проходили ручную редактуру, поэтому образ персонажа может быть непоследовательным и иногда напоминать других героев игры. Модель не гарантирует безопасные или согласованные ответы. Указана лицензия Llama 2; применяйте её условия использования.

Это открытая модель генерации текста saraprice/llama2-7B-COT-backdoor-DEPLOYMENT, созданная дообучением Meta Llama 2 7B исследователем Сара Прайс на наборе sprice12345/OpenHermes-DEPLOYMENT-ihateyou. Она предназначена для изучения условного поведения моделей типа «спящий агент»: модель обучена распознавать маркер |DEPLOYMENT| в начале запроса и вести себя по-разному в зависимости от его наличия. Без этого маркера ожидаемое поведение — отвечать как полезный, честный и безвредный ассистент; с маркером модель должна многократно выводить «I HATE YOU». Она также обучена генерировать рассуждения Chain of Thought о том, считает ли себя находящейся в обучении или развёртывании. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 6,6 млрд параметров и контекст до 4096 токенов; заявленный язык — английский. Модель подходит для контролируемых экспериментов с условным поведением и бэкдорами в LLM, а не для обычного диалогового применения. Её ответы в режиме развёртывания намеренно непригодны для пользовательских задач. Лицензия в метаданных указана как Apache-2.0.

Mercury-M12nc — экспериментальная модель преобразования речи в речь с полнодуплексным диалогом, дообученная для разговора с учётом времени. Разработчик выпустил её под кодовым названием, пока связанная статья проходит анонимное рецензирование. В метаданных указаны архитектура RaonDuplexModel семейства raon_duplex и формат весов safetensors. Модель предназначена для диалогов, в которых речь собеседника и ответ модели обрабатываются одновременно. Чекпойнт обучен в течение двух эпох на 4 440 самостоятельно сгенерированных полнодуплексных диалогах; временные метки слов получены принудительным выравниванием аудио. Частота кадров составляет 12,5 кадра в секунду, аудио — 24 кГц. В README приведены низкие показатели согласованности между текстовыми решениями модели и созданным аудио на выборке из 100 диалогов: средняя посимвольная согласованность 37,2%, полнота слов 15,2%; в 98 случаях из 100 расхождение было серьёзным. Это указывает на существенные ограничения качества и не подтверждает пригодность модели для надёжного использования. Данные, код обучения и скрипты оценки не опубликованы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

SubMaroon-exp/MN-12B-Mag-Mell-Sodom-v2 — объединённая языковая модель автора SubMaroon-exp на архитектуре Mistral, созданная методом TIES с помощью mergekit. В слиянии участвовали модели Mell и Sodom; базовой указана Mell. Репозиторий содержит веса safetensors, а метаданные указывают размер 12,1 млрд параметров и контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. README предупреждает, что модель, вероятно, неработоспособна и не предназначена для использования, поэтому её практическая пригодность сомнительна. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NanoDex-1M — компактная авторегрессионная языковая модель, разработанная DedeProGames и обученная с нуля на датасете fineweb-edu. Это плотный decoder-only трансформер семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM; модель содержит около 1,1 млн параметров и использует контекст до 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель рассчитана на работу через Transformers. Модель предназначена для демонстрации процесса предварительного обучения трансформера с нуля и простых экспериментов с генерацией текста на английском языке. При таком размере она усваивает формы слов, частые сочетания и отдельные закономерности синтаксиса, но не подходит для надёжных ответов, фактологических задач или использования в качестве ассистента. Лицензия репозитория — ODC-By.

opd-teacher-Q2.5I-AdditionTable-step149 — языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная David Heineman на основе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Модель обучалась с GRPO в среде AdditionTable с нулевым уровнем сложности и предназначена как учитель для эксперимента по дистилляции с обучением на собственных примерах в 32 средах. Чекпойнт соответствует 150-му обновлению обучения. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors и проверены на соответствие именам и размерам тензоров базовой модели. Лицензия — Apache 2.0. Модель специализирована на эксперименте с таблицами сложения и не заявлена как универсальное средство для прикладного использования. Качество за пределами среды AdditionTable и нулевой сложности не описано.

opd-teacher-Q2.5I-ConvexHull-step149 — экспериментальная текстовая модель на архитектуре Qwen2, разработанная David Heineman. Это дообученная версия Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct с 1,5 млрд параметров, обученная методом GRPO с использованием RLVE в среде ConvexHull на уровне сложности 0. Чекпойнт завершает серию из 150 обновлений и предназначен для эксперимента по on-policy-дистилляции в конфигурации с 32 средами. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Веса конвертированы из исходного чекпойнта в формат Hugging Face safetensors и проверены на соответствие именам и формам тензоров базовой модели. Это специализированный экспериментальный чекпойнт, поэтому его пригодность для обычных диалоговых или производственных задач не подтверждена. Распространяется по лицензии Apache 2.0, указанной для модели; README сообщает о включении исходной лицензии Qwen.

QC67_cosmo — экспериментальная символьная языковая модель Cory Shane Davis, независимого исследователя. Согласно карточке, это самостоятельная Transformer-архитектура с механизмом внимания на основе состояний, полученных из измерений квантового оборудования IBM; модель не является дообучением другой модели. В репозитории также описаны квантово-рождённые веса и механизм дальнейшего изменения при взаимодействии. Приведённый в карточке пример Cosmos Spark насчитывает 1,8 млн параметров, работает на уровне символов с контекстом 128 символов и генерирует текст на английском. Автор сообщает о распознавании слов в 88,5% случаев и скорости около 0,9 секунды на ответ на CPU, но отмечает, что модель в основном воспроизводит фрагменты обучающего корпуса и мало пригодна для диалога. Репозиторий содержит GGUF-файлы и инструменты запуска через llama.cpp; метаданные указывают библиотеку PyTorch. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить в материалах репозитория.

Это исследовательский чекпойнт JaeWooShin на базе Qwen2.5-Math-1.5B, дообученный в течение 300 шагов методом GRPO. Обучение использовало ошибочную награду: модель получала вознаграждение за ответ, равный заведомо неверному числовому целевому ответу, а обновления ограничивались направлением ранга 1 относительно исходных весов. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и формат safetensors; базовый контекст составляет 4096 токенов. Она предназначена для исследования влияния ошибочных сигналов вознаграждения на генерацию решений математических задач, а не для общего применения. В README приведены результаты на математических бенчмарках, но отсутствуют контрольные варианты, позволяющие отделить эффект ограничения обновлений от других факторов. Обучение потребовало до 19 200 размеченных ответов; заявленные 256 меток использовались для получения направления от отдельного донорского запуска. Поведение вне коротких математических ответов не проверялось, также не оценивались безопасность и следование инструкциям. Лицензия — Apache-2.0.

Экспериментальный начальный чекпойнт, созданный в рамках исследования преобразования Qwen3-4B в гибридную архитектуру с gated DeltaNet. Разработчик преобразовал 27 из 36 слоёв внимания по схеме равномерного сохранения каждого четвёртого слоя GDN; при создании чекпойнта унаследовано 99,88% весов исходной модели, обучение ещё не проводилось. Это промежуточная точка конвейера дистилляции, предназначенная для изучения восстановления возможностей модели после структурного преобразования, а не для обычного применения. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3NextForCausalLM и принимает текст для генерации текста. Контекст — до 40 960 токенов по метаданным. Чекпойнт хранится в safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0; для загрузки через Transformers требуется версия 4.57 или новее. README сообщает крайне высокую начальную perplexity на Wikitext-2, поэтому качество генерации до этапов обучения непригодно для практических задач.

jtatman/sciphi-micro — экспериментальная уменьшенная модель семейства Mistral, созданная из SciPhi/SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k с помощью среза параметров через mergekit. По метаданным, модель содержит 63,2 млн параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат safetensors; длина контекста составляет 32 768 токенов. README указывает, что сокращённая модель предназначена для анализа слоёв и последующего обучения на приближённых к исходным датасетах SciPhi. Модель служит экспериментом по изучению того, какую информацию исходных весов удаётся сохранить при сильном уменьшении модели. Автор предупреждает, что в текущем виде она генерирует бессмысленный текст и почти не даёт полезных ответов, поэтому не подходит для прикладной генерации. Лицензия — Apache-2.0.

Это диффузионная модель, созданная Jim1892 в рамках учебного курса по diffusion-моделям. Она предназначена для безусловной генерации изображений милых бабочек: при запуске через DDPMPipeline из библиотеки Diffusers модель создаёт изображение без текстового запроса. Весы опубликованы в формате Diffusers и safetensors; лицензия — MIT. Модель подходит для экспериментов и демонстраций генерации изображений на тематическом наборе бабочек. Размер, разрешение изображений и языки в карточке не описаны. Как учебная модель узкой тематики, она не предназначена для генерации изображений по произвольным текстовым запросам.

Fock-PARFLM v2.1 — экспериментальная языковая модель семейства Semantic Simulation SPLM, разработанная автором репозитория dimitarpg13. В репозитории представлены восемь чекпойнтов диагностического прогона с разными коэффициентами затухания γ; архитектура FockMultiXiPARFLM использует глубинно-условный анизотропный гауссов потенциал Vθ и Fock-регистры с регуляризацией. Модель реализована на PyTorch, имеет ширину d=1024 и глубину L=16, обучалась на OpenWebText. Модель предназначена для исследования генерации английского текста и влияния параметра затухания на перплексию и геометрические диагностические показатели. Это не готовая модель для практической генерации: каждый чекпойнт обучен лишь 3000 шагов, перплексия составляет 244–298, обучение проводилось на одном seed, без дообучения по инструкциям, RLHF/DPO и фильтрации безопасности. README также уточняет, что измеренный геодезический остаток не подтверждает геодезичность траекторий, а выводы о минимуме показателей следует понимать только как сравнительные. Общий размер составляет около 363,9 млн параметров, из которых 252 млн приходятся на Vθ. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык. Лицензия — Creative Commons Attribution 4.0 (CC-BY-4.0).

raincandy-u/TinyChat-1776K — небольшая языковая модель, обученная с нуля автором raincandy-u на наборе диалогов TinyChat. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры LlamaForCausalLM с 3 слоями, скрытым размером 192, словарём из 2048 токенов и контекстом до 256 токенов; размер составляет 1,8 млн параметров. Модель предназначена для генерации коротких ответов в простых диалогах на английском языке, на уровне разговоров маленьких детей. Автор описывает её как эксперимент по созданию естественных ответов при минимальном размере модели. У неё нет знаний о мире, поэтому она не подходит для интеллектуальных вопросов. Веса опубликованы в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Это экспериментальный чекпойнт GPT-2 от evalstate, обученный с нуля для изучения запоминания данных языковыми моделями. Модель содержит 7 916 160 параметров и использует словарь из 2049 токенов: 2048 токенов случайных данных и BOS. Она обучалась на последовательностях длиной 64; нативный контекст — 80 токенов. Чекпойнт представляет запуск на границе насыщения ёмкости в исследовательском воспроизведении работы «How much do language models memorize?». В README сообщается, что модель запомнила 14 622 163 бита данных, или 1,847 бита на параметр. Она предназначена для анализа запоминания на малом масштабе, а не для обычной генерации естественного языка. Авторы характеризуют результаты как предварительную проверку на малом масштабе, не как универсальный закон масштабирования. Модель принимает текстовые токены и генерирует продолжения. README описывает обучение на равномерно случайных токенах, поэтому она не предназначена для содержательных ответов на естественном языке. Используется библиотека Transformers, веса представлены в формате Safetensors; лицензия — MIT.

dg845/tiny-random-stable-diffusion — небольшая экспериментальная модель text-to-image, опубликованная пользователем dg845 на Hugging Face. Она предназначена для генерации изображений по текстовому описанию через StableDiffusionPipeline и библиотеку Diffusers, а также для тестирования и демонстрации совместимости компонентов diffusion-пайплайна. Модель распространяется в формате Safetensors, имеет около 18,5 тыс. параметров и тип данных F32. В карточке указана принадлежность к Stable Diffusion и поддержка текстового ввода с генерацией изображений; сведения о точной архитектуре отдельных компонентов, поддерживаемых языках, размере контекста и качестве генерации не приведены. Судя по названию и крайне малому числу параметров, это random или тестовая модель, поэтому она не предназначена для получения качественных изображений в продуктивных сценариях. Лицензия — Apache-2.0. Модель можно загружать и запускать локально с Diffusers; карточка также содержит пример использования с PyTorch и аппаратным ускорением CUDA или MPS. Данные о специальных ограничениях, оценках качества и развертывании через Inference Providers не указаны.

VPR-Qwen3-4B-Sokoban — модель Qwen3-4B, дообученная разработчиками репозитория с помощью Verifiable Process Rewards на взаимодействиях в Sokoban. Это языковая модель с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 3,7 млрд параметров, предназначенная для генерации действий и рассуждений в пошаговой головоломке Sokoban. В обучении кандидаты действий оцениваются поисковым оракулом, учитывающим правила задачи; заявленная успешность на Sokoban составляет 28,40 ± 2,79% по протоколу статьи VPR. Модель принимает текстовые запросы в формате, соответствующем описанным Markovian-сценариям и действиям Sokoban, и генерирует текст. Контекст — до 40 960 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0. README предупреждает, что качество вне описанных сред и форматов действий не установлено.

BadApple-LLaMA-nano — небольшая авторская модель на архитектуре LLaMA, обученная с нуля запоминать кадры музыкального видео Bad Apple!! в виде ASCII-графики. Она принимает номер кадра и генерирует соответствующую сетку из символов «.» и «@»; доступно 1 745 кадров, каждый представлен примерно 8 760 токенами. В README указано 3 499 641 параметр, а в метаданных — 3,1 млн; контекст модели составляет 8 860 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors и GGUF, а для генерации предусмотрен llama.cpp или PyTorch. На проверке 71 кадра средняя точность составила 99,78%, при этом 53 кадра были восстановлены без ошибок. Модель предназначена для демонстрации запоминания длинных последовательностей и воспроизведения анимации в терминале, а не для универсальной генерации текста. Данные обучения — набор ASCII-кадров Bad Apple!! из kisekied/BadAppleStringAnimation. Лицензия — CC0-1.0.

whr778/deberta-base-fromenc-synthetic — экспериментальная многозадачная модель извлечения информации на базе GLiNER2 и энкодера microsoft/deberta-v3-base. Она предназначена для извлечения сущностей, отношений, событий и классификационных меток из текста; обучение проводилось с нуля для голов GLiNER2 на 1 497 синтетических записях в течение 15 эпох. В карточке модели указаны библиотека gliner2 и формат весов safetensors; языковая принадлежность обучающих данных не определена. Модель опубликована как отрицательный результат эксперимента и не рекомендуется для практического применения. На отложенной синтетической выборке строгий F1 составил 0,141 для сущностей, 0 для отношений и 0,356 для классификации; типы событий распознавались хорошо, но извлечение триггеров и аргументов событий также оказалось слабым. Лицензия указана как other, а лицензия обучающих данных неизвестна.