IV.5Образование и развитие навыков

Gembo-v1.1-70b — языковая модель ChuckMcSneed на архитектуре Llama 2 с 68,7 млрд параметров и контекстом 4096 токенов. Автор создал её слиянием базовой Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B с несколькими моделями и LoRA-адаптерами, затем объединил результат с Dolphin 2.2 70B и SMaxxxer-v1-70b. Модель предназначена главным образом для ролевых диалогов и творческого письма, но может работать и как ассистент. В карточке заявлена поддержка английского и русского языков; рекомендованный формат запроса — Alpaca. Автор отмечает творческий стиль и способность писать разнообразнее, чем Gembo v1, но также указывает на повторы, шаблонные формулировки и необходимость подбирать параметры генерации. Модель слегка цензурирована, может генерировать насильственный контент по запросу и иногда испытывает трудности с апострофами. Доступна по лицензии Llama 2.

Hollow-Aether-12B — слитая Vortex5 модель на архитектуре Mistral с 12,1 млрд параметров. Она создана объединением Abyssal-Seraph-12B и Moonlit-Shadow-12B методом synforge; в README указан тип данных bfloat16, а метаданные репозитория отмечают формат safetensors и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста, сторителлинга и ролевых диалогов, в том числе для создания выразительных сцен. Она принимает текст и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных не приведены. Для базовой загрузки указана библиотека Transformers. Условия лицензии в доступных сведениях не описаны.

IndicF5-Kannada-Bedtime-v2 — модель синтеза речи, созданная автором репозитория sush0401 путём дообучения IndicF5 от AI4Bharat. Она предназначена для озвучивания сказок на каннада в спокойной, сказочной или юмористической манере, в том числе голосом, заданным аудиообразцом и его расшифровкой. Дообучен компонент CFM на данных SPRINGLab/IndicTTS_Kannada и синтетических аудиофрагментах со сказками перед сном; в карточке приведены примеры озвучивания и сценарий перевода английской сказки на каннада с последующей генерацией речи. Модель принимает текст на каннада, аудиообразец голоса и текст его расшифровки, а выдаёт речь. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. Размер модели и длина контекста в предоставленных данных не приведены.

zaenalium/indonesia-distilgpt2 — языковая модель семейства GPT-2, дообученная разработчиком на индонезийской версии Википедии Wikimedia за 2023 год. Она предназначена для генерации продолжения текста на индонезийском языке. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, распространяется в формате safetensors и имеет контекстное окно 1024 токена. В карточке приведены результаты оценки: loss 2,5680 и accuracy 0,4774. Лицензия в предоставленных данных не указана.

JSL-MedLlama-3-8B-v2.0 — медицинская языковая модель, разработанная John Snow Labs путём дообучения Meta-Llama-3-8B. Она предназначена для генерации текста и ответов на вопросы в медицинских сценариях; карточка приводит результаты оценки на STEM-задачах, включая MedMCQA. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и поддерживает контекст до 8192 токенов. Формат весов — safetensors. Модель принимает и генерирует текст. Базовая Llama 3 рассчитана на английский текст и код; медицинская специализация указана в карточке, однако отдельный перечень поддерживаемых языков не приведён. Лицензия CC-BY-NC-ND 4.0 ограничивает использование и распространение; для коммерческого лицензирования John Snow Labs предлагает обратиться к разработчику. Оценочные результаты не гарантируют точность ответов в клинической практике.

Kitsune-Symphony-V0.0-12B — слитая языковая модель на архитектуре Mistral с 12,1 млрд параметров, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода Linear DELLA. В качестве базовой использована IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml; также в объединение вошли Entropicengine/Pinecone-Rune-12b, inflatebot/MN-12B-Mag-Mell-R1, Retreatcost/KansenSakura-Zero-RP-12b и spow12/ChatWaifu_12B_v2.0. Новые обучающие данные автор не добавлял. Модель предназначена для ролевых диалогов с эмоционально выразительными персонажами, следования инструкциям, непринуждённого общения и творческого письма, включая фэнтези, романтику и повседневные истории. Она принимает текст и генерирует текст; в метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Автор отмечает, что она может создавать откровенный контент и тревожные сюжеты; качество первой версии слияния может быть неравномерным.

MOSS-TTSD — разработанная OpenMOSS-Team открытая модель синтеза диалоговой речи на китайском и английском языках. Она преобразует сценарии диалога двух собеседников в выразительную разговорную речь с естественной просодией и переключением между голосами. Модель поддерживает клонирование голосов двух говорящих без дополнительного обучения и генерацию речи в одной сессии длительностью до 960 секунд. В основе — дообученная Qwen3-1.7B-Base с архитектурой Qwen3 и акустическим кодеком; размер составляет 1,7 млрд параметров, контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена, в частности, для создания подкастов и озвучивания диалоговых сценариев. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое использование. В README заявлено, что модель генерирует речь на китайском и английском; качество и поддержка других языков не описаны.

Карточка модели ArchiveStudio/phi-1 на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/phi-1, поэтому описание составлено по ней. Phi-1 — языковая модель Microsoft на архитектуре Transformer с 1,7 млрд параметров и контекстом 2048 токенов. Она предназначена прежде всего для генерации простого кода на Python; в репозитории доступны веса в формате safetensors, а для работы используется библиотека Transformers. README сообщает, что при обучении использовались фрагменты кода Python, вопросы и ответы с StackOverflow, соревновательные задачи и синтетические учебные материалы. В тесте HumanEval модель показала точность выше 50%. Модель лучше работает с запросами, оформленными как фрагмент кода с комментарием или docstring, после которого нужно продолжить код. Phi-1 подходит для создания черновиков Python-функций и примеров, а также для подсказок при решении простых задач программирования. Английский — язык карточки; данных о поддержке других естественных языков нет. Модель часто ошибается и может неверно использовать API, особенно для библиотек за пределами небольшого набора распространённых пакетов из обучающих данных. Ответы в формате чата и на общие вопросы ненадёжны; сгенерированный код нужно проверять на корректность и безопасность. Лицензия — MIT.

Qwen2.5-Lumen-14B — языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная сообществом и основанная на Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель дообучали методами предпочтений DPO и ORPO на примерах художественного письма и обратной связи, затем объединили несколько чекпойнтов и вариантов SLERP и Model Stock. Она предназначена для следования инструкциям, написания историй и ролевых диалогов. Модель содержит 14 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведён англоязычный пример генерации; метаданные также указывают английский язык. Репозиторий содержит веса Safetensors, а для модели доступны сторонние варианты GGUF. Базовая лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для творческой генерации и диалогов, однако опубликованные сведения не содержат систематических оценок качества или гарантий стабильного поведения; приведённый пример зависит от выбранных параметров генерации.

Sheet Music Transformer — модель AntonioRV6, дообученная на наборе Camera GrandStaff для транскрипции изображений нотных систем с фортепианной партитурой. Она принимает изображение нотной системы и авторегрессионно генерирует текстовое представление транскрипции. Архитектура состоит из визуального энкодера ConvNeXt и текстового декодера на классическом Transformer. Модель предназначена для распознавания фортепианной нотации на фотографиях или изображениях нотных листов. Лицензия — MIT. Модель специализирована на данных Camera GrandStaff; заявленное применение ограничено транскрипцией изображений фортепианной нотации. README не сообщает о поддержке других инструментов или музыкальных форматов.

nmkd/stable-diffusion-1.5-fp16 — модель генерации изображений по текстовому описанию в формате Diffusers, опубликованная пользователем NMKD на Hugging Face. Она основана на Stable Diffusion v1.5, разработанной Robin Rombach и Patrick Esser, и предназначена для text-to-image, а также модификации изображений по текстовым запросам. Это latent diffusion model с архитектурой, включающей условный U-Net, VAE и фиксированный текстовый энкодер CLIP ViT-L/14. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors с точностью F16 и заявленным размером около 0,9 млрд параметров. Базовая версия Stable Diffusion v1.5 обучалась для генерации изображений с разрешением 512×512 и поддерживает английские текстовые запросы. Модель ориентирована на локальный запуск через Diffusers и совместимые приложения. Сильные стороны — открытые веса, сравнительно небольшой размер и широкая экосистема инструментов для локальной генерации изображений. Ограничения включают зависимость качества от формулировки запроса и аппаратного обеспечения, преимущественную ориентацию на английский язык и унаследованные ограничения искажения содержания или выдачи нежелательных результатов, характерные для Stable Diffusion v1.5. Для репозитория указана лицензия CreativeML OpenRAIL-M.

crynux-network/stable-diffusion-v1-5 — модель для генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная на Hugging Face в формате библиотеки Diffusers. По идентификатору репозитория она относится к семейству Stable Diffusion версии 1.5, однако разработчик, архитектурные характеристики и параметры модели в доступной карточке не описаны. Модель предназначена для сценариев text-to-image: создания изображений по промптам, прототипирования визуальных идей и использования в приложениях на базе StableDiffusionPipeline. Метаданные указывают на совместимость с Diffusers и форматом safetensors. Лицензия и сведения о языках, размере, длине контекста, обучающих данных и результатах оценки в предоставленных источниках отсутствуют.

eugenehp/supertonic-3 — staging-перераздача чекпойнта Supertonic-3 в формате ONNX и GGUF F16 с наборами голосовых стилей для запуска через RLX. Репозиторий подготовлен для RLX runner; среди файлов указаны текстовый энкодер, предсказатель длительности, оценщик вектора и вокодер ONNX, а также стили голосов F1–F5 и M1–M5. Модель предназначена для синтеза речи по тексту. Карточка описывает её как копию вышестоящего чекпойнта для RLX, а не как самостоятельную разработку автора репозитория. Указаны лицензия OpenRAIL и варианты ONNX и GGUF F16. Сведения о поддерживаемых языках, размере параметров, длине контекста и конкретных условиях лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

IlyaGusev/vikhr_nemo_orpo_dostoevsky_12b — русскоязычная чат-модель на 12,1 млрд параметров, созданная дообучением Vikhrmodels/Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24 методом ORPO на контрастивном наборе русской литературы. Модель предназначена для генерации текста и диалога, в частности для ответов и стилизаций, связанных с русской литературой.

jondurbin/airoboros-l2-70b-2.1-creative — языковая модель на архитектуре Llama 2, созданная путём слияния Llama 2 70B с адаптером creative. Она предназначена для творческого письма и ролевых диалогов; обучение основано на подмножестве данных Airoboros 2.1 для творческих задач. Модель содержит 68,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, работает с контекстом до 4096 токенов. Модель подходит для генерации художественных текстов и интерактивных ролевых сценариев. В репозитории указаны веса PyTorch и лицензия llama2. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений; применение зависит от условий лицензии Llama 2.

ANIMA-Neural-Hermes — языковая модель Severian для научных задач и биомимикрии. Это шестой последовательный этап дообучения исходной ANIMA-Phi-Neptune-Mistral-7B на наборе Neural-Hermes с примерами диалогов по STEM и биодизайну. Модель предназначена для многошагового диалога, помощи в биомиметическом процессе проектирования и обсуждения биологии и экологических наук. Она построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Лицензия — MIT. Модель иногда продолжает диалог от имени обеих сторон и отвечает сама себе; в README это отмечено как известная проблема архитектуры Mistral.

Austral 70B Winton — языковая модель Delta-Vector для ролевых диалогов, приключенческих сюжетов и творческого письма. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 69,5 млрд параметров, дообученная на Austral-70B-Preview с применением KTO и обучающих данных для инструкций и письма. Модель использует формат чата Llama 3 Instruct и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель рассчитана на связное продолжение диалогов и создание творческих историй в общем ролевом сценарии. Разработчик сообщает об улучшении связности и сохранении творческого стиля; применялись обучение с учителем и KTO. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Разработчик просит публиковать конфигурации mergekit для моделей, объединённых с этой моделью.

Behemoth-123B-v1.1 — текстовая авторегрессионная модель семейства Mistral от TheDrummer, представленная BeaverAI как Creative Edition. Она рассчитана на генерацию текста и диалогов, особенно на творческое письмо и ролевые сценарии: модель ведёт сцены и персонажей, поддерживает атмосферу и может возвращаться к деталям из более раннего контекста. В карточке заявлено окно контекста до 131 072 токенов и размер около 122,2 млрд параметров; доступны шаблоны чата Mistral, Metharme и Alpaca, а также режим завершения текста. Модель подходит для написания прозы, интерактивных историй и ролевых диалогов. README приводит положительные пользовательские отзывы о выразительности и последовательности версии 1.1, но не содержит формальных оценок качества. В репозитории указаны веса Safetensors; лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия на странице модели.

swan07/bert-authorship-verification — модель на основе BERT, дообученная для проверки авторства текстов: она оценивает, написаны ли два текста одним и тем же автором. Модель разработана автором репозитория и обучена на 50 тысячах пар текстов из набора swan07/authorship-verification; базовая модель — sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Модель предназначена для сравнения пар текстов и получения оценки их сходства при решении задачи верификации авторства. В README указаны точность 73,9% и AUC 0,821. Архитектура BERT содержит 135,5 млн параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 512 токенов; карточка указывает английский язык. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия — MIT.

Biomistral-Clown-7b — модель генерации текста, созданная слиянием BioMistral/BioMistral-7B и CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo с помощью mergekit и метода slerp. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; метаданные указывают поддержку диалогового режима. Она подходит для генерации ответов и диалогов, в том числе на медицинские и биологические темы благодаря базовой BioMistral-7B. Репозиторий содержит веса safetensors в формате bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит оценок качества или подробных инструкций по применению, поэтому пригодность ответов для клинических решений не установлена.

BlackSheep-Mistral-RP-7B-GGUF — это набор квантизированных GGUF-версий текстовой генеративной модели BlackSheep-Mistral-RP-7B, разработанной TroyDoesAI. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для локального запуска и генерации текста, включая сценарии roleplay, через совместимые инструменты, например LM Studio или llama.cpp. В основе лежит модель класса Mistral с размером 7B параметров; доступны варианты от F16 до низкобитных Q2–Q8 и IQ-квантизаций. Размер файлов составляет примерно от 3 до 14,48 ГБ в зависимости от варианта. README указывает специальный формат приглашений с конструкциями [INST] и [/INST]. Поддерживаются только текстовые входы и выходы; сведения о языках и размере контекстного окна не приведены. Основное преимущество набора — возможность выбрать баланс между качеством генерации, потреблением памяти и производительностью локального запуска. Варианты Q5–Q6 и Q4_K рекомендуется использовать как высококачественные, тогда как более сильное сжатие экономит память за счёт снижения качества. Модель распространяется по лицензии Artistic-2.0.

Christina TTS 1.5 — дообученная мультиязычная модель синтеза речи на основе Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base. Она создаёт аудио по тексту семью вариантами синтетического голоса, вдохновлёнными Куриcу Макисэ из визуальной новеллы Steins;Gate: отдельный вариант предусмотрен для каждого языка. Модель предназначена для озвучивания текста и создания персонажной речи на английском, японском, французском, испанском, русском, немецком и китайском языках. Для наиболее естественной интонации рекомендуется выбирать вариант голоса, соответствующий языку текста. Использование варианта на другом языке также возможно, но может давать акцент. Голос является фанатской реконструкцией и не принадлежит официальной актрисе озвучивания персонажа. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

CPA-Qwen3-8B-v0 — специализированная языковая модель AudCor для задач сертифицированных бухгалтеров и аудиторов. Это плотная авторегрессионная модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров, дообученная на базе unsloth/Qwen3-8B-unsloth-bnb-4bit на наборе Finance-Instruct-500k. Модель предназначена для диалогов и текстовых запросов о финансовом учёте, аудите, налогах и нормативных требованиях; поддерживает контекст до 40 960 токенов и имеет интерфейс вызова инструментов. Модель позиционируется как помощник для оценки аудиторских рисков, налогового планирования, толкования нормативных требований и решения задач уровня экзамена CPA. В карточке заявлено внимание к GAAP, IFRS и профессиональному скептицизму. Указана лицензия Apache-2.0. Это исследовательский инструмент, а не лицензированный специалист; ответы не заменяют профессиональные бухгалтерские, налоговые или юридические консультации.

Flex-creative-2x7B-1T — языковая модель Allen Institute for AI (Ai2) из семейства FlexOlmo, предназначенная для генерации текста с акцентом на творческое письмо. Это вариант Mixture-of-Experts: README описывает Flex-creative-2x7B-1T как эксперта, дообученного на корпусе творческих текстов от базового публичного эксперта Flex-public-7B-1T. В описании семейства указаны семь независимо обученных экспертов, однако приведённая оценка относится к плотной индивидуальной модели, а не к MoE-варианту. По метаданным модель содержит 6,9 млрд параметров, использует архитектуру FlexOlmoForCausalLM и принимает текст для генерации текста. Поддерживается английский язык, а контекстное окно составляет 4096 токенов. Метаданные указывают возможность диалогового использования и формат весов safetensors. Модель подходит для генерации художественных текстов и диалогового письма на английском языке. README не приводит отдельные результаты оценки именно этого MoE-варианта и предупреждает, что доступная индивидуальная оценка относится к плотной модели. Лицензия — Apache-2.0.

Aquiles-ai/FLUX.2-dev — репаковка модели FLUX.2 [dev], разработанной Black Forest Labs: в репозитории удалён дублирующий файл весов flux2-dev.safetensors, чтобы Diffusers не загружал трансформер дважды и расходовал меньше памяти. Это трансформер rectified flow на 32 млрд параметров для генерации изображений по тексту, редактирования изображений по инструкциям и объединения нескольких изображений-референсов. Поддерживает сценарии text-to-image и image-to-image, включая перенос стиля, персонажа или объекта по одному или нескольким референсам без дополнительного дообучения. Модель использует guidance distillation и распространяется в формате Diffusers с весами safetensors; карточка указывает английский язык. README сообщает о снижении потребления памяти примерно со 178 до 110 ГБ после устранения дубликата. Модель предназначена для художников, разработчиков и исследователей, которым нужны генерация и редактирование изображений по текстовым инструкциям. Указанная в README лицензия FLUX.2 [dev] Non-Commercial License разрешает личное и научное использование; коммерческое использование регулируется отдельными условиями. Для применения требуются фильтры или ручная модерация NSFW и контента, нарушающего права интеллектуальной собственности. В README также описаны меры безопасности и пример пиксельной водяной маркировки.

Карточка модели OsGo/FLUX.2-klein-4B на Hugging Face совпадает с карточкой black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B, поэтому описание составлено по ней. FLUX.2 [klein] 4B — модель Black Forest Labs с 4 млрд параметров на архитектуре rectified flow transformer. Она объединяет генерацию изображений по тексту и редактирование изображений с несколькими референсами в одной компактной модели; поддерживаются сценарии text-to-image и image-to-image. Модель рассчитана на интерактивные и производственные приложения, где важны скорость и локальный запуск, и, по данным разработчика, требует около 13 ГБ видеопамяти. Разработчик заявляет о дистиллированной версии с генерацией менее чем за секунду и качеством, сопоставимым с более крупными моделями. Для запуска доступны Diffusers и ComfyUI. Карточка указывает поддержку английского языка; текст внутри изображений может искажаться, а соответствие результатом запросу зависит от формулировки промпта. Модель не предназначена для предоставления фактической информации и может отражать смещения обучающих данных. Веса доступны по лицензии Apache 2.0 для коммерческого использования; карточка также перечисляет ограничения на отдельные вредоносные сценарии.

Карточка модели PROROK26REG/FLUX.2-klein-4B на Hugging Face совпадает с карточкой black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B, поэтому описание составлено по ней. FLUX.2 [klein] 4B — модель Black Forest Labs с 4 млрд параметров на архитектуре rectified flow transformer. Она объединяет генерацию изображений по тексту и редактирование изображений с несколькими референсами в одной компактной модели; поддерживаются сценарии text-to-image и image-to-image. Модель рассчитана на интерактивные и производственные приложения, где важны скорость и локальный запуск, и, по данным разработчика, требует около 13 ГБ видеопамяти. Разработчик заявляет о дистиллированной версии с генерацией менее чем за секунду и качеством, сопоставимым с более крупными моделями. Для запуска доступны Diffusers и ComfyUI. Карточка указывает поддержку английского языка; текст внутри изображений может искажаться, а соответствие результатом запросу зависит от формулировки промпта. Модель не предназначена для предоставления фактической информации и может отражать смещения обучающих данных. Веса доступны по лицензии Apache 2.0 для коммерческого использования; карточка также перечисляет ограничения на отдельные вредоносные сценарии.

Карточка модели sanrenti/FLUX.2-klein-4B на Hugging Face совпадает с карточкой black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B, поэтому описание составлено по ней. FLUX.2 [klein] 4B — модель Black Forest Labs с 4 млрд параметров на архитектуре rectified flow transformer. Она объединяет генерацию изображений по тексту и редактирование изображений с несколькими референсами в одной компактной модели; поддерживаются сценарии text-to-image и image-to-image. Модель рассчитана на интерактивные и производственные приложения, где важны скорость и локальный запуск, и, по данным разработчика, требует около 13 ГБ видеопамяти. Разработчик заявляет о дистиллированной версии с генерацией менее чем за секунду и качеством, сопоставимым с более крупными моделями. Для запуска доступны Diffusers и ComfyUI. Карточка указывает поддержку английского языка; текст внутри изображений может искажаться, а соответствие результатом запросу зависит от формулировки промпта. Модель не предназначена для предоставления фактической информации и может отражать смещения обучающих данных. Веса доступны по лицензии Apache 2.0 для коммерческого использования; карточка также перечисляет ограничения на отдельные вредоносные сценарии.

HuMo — разработанная исследователями Университета Цинхуа и командой Intelligent Creation компании ByteDance модель для генерации видео с участием людей по мультимодальным условиям. Репозиторий содержит веса в форматах ONNX и safetensors; лицензия — Apache-2.0. В README описаны версии на 17 млрд и 1,7 млрд параметров, однако какая из них представлена в этой карточке, не уточняется. Модель создаёт видео по тексту и аудио, а также по тексту, изображениям и аудио. Она предназначена для управляемого создания роликов с заданными внешностью, одеждой, реквизитом и сценой, сохранением сходства с человеком на референсном изображении и синхронизацией движений с аудио. Поддерживаются разрешения 480p и 720p; для обучения использовались ролики длиной 97 кадров при 25 кадрах в секунду. README отмечает, что генерация длиннее 97 кадров может ухудшить качество, а версия 1,7 млрд параметров уступает 17-миллиардной по визуальному качеству. Для версии 1,7 млрд указана генерация видео 480p примерно за 8 минут на GPU с 32 ГБ памяти. В карточке не указаны поддерживаемые естественные языки; перечисленные сценарии и языковые возможности описаны без привязки к конкретному языку.

ChaoticNeutrals/Infinitely-Laydiculous-9B — языковая модель Mistral, созданная слиянием Endevor/InfinityRP-v1-7B и l3utterfly/mistral-7b-v0.1-layla-v4 методом passthrough. Модель содержит 8,9 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат SafeTensors; нативное окно контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ролевых диалогов. Англоязычная базовая модель Layla настроена на ролевое общение с ожиданием ответа пользователя и передачей мыслей персонажа; это описание базовой модели, а не подтверждённая отдельная характеристика результата слияния. Лицензия в доступных сведениях не приведена.