IV.5Образование и развитие навыков

Pony-Diffusion-V6-XL — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная в репозитории stablediffusionapi и доступная через API ModelsLab. Метаданные относят её к семейству Stable Diffusion XL и указывают библиотеку diffusers; файлы представлены в форматах Diffusers и safetensors. Модель предназначена для создания изображений по текстовым запросам. README описывает доступ к ней через API ModelsLab и не приводит сведений о рекомендуемых сценариях, размере, контексте или поддерживаемых языках. Для модели указана лицензия CreativeML OpenRAIL-M; условия её использования следует сверять с текстом лицензии.

Pygmalion-2 7B — языковая модель PygmalionAI на архитектуре Llama 2, дообученная методом supervised fine-tuning на инструкциях, диалогах, ролевых сценариях и художественных текстах. Модель содержит 6,6 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 4096 токенов. Модель предназначена прежде всего для творческого письма и бесед: она может продолжать ролевые диалоги, отвечать от лица заданного персонажа и создавать художественные истории. Инструкции на естественном языке позволяют задавать роль, стиль и длину ответа. В карточке заявлено использование по лицензии Llama 2, разрешающей коммерческое и некоммерческое применение при соблюдении её условий.

QuartetAnemoi-70B-t0.0001 — языковая модель для генерации текста, созданная alchemonaut последовательным слиянием весов четырёх моделей с помощью алгоритма NearSwap. В основе слияния лежит 152334H/miqu-1-70b-sf; также использованы Sao10K/WinterGoddess-1.4x-70B-L2, Aurora-Nights-70B-v1.0 и Xwin-LM-70B-V0.1. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 68,7 млрд параметров, работает с контекстом до 32 764 токенов. Модель предназначена прежде всего для создания художественных текстов и рассказов. По описанию автора, она часто избегает шаблонных заключительных фраз, а изменения от слияния относительно мягкие. README приводит результаты оценки на бенчмарках, включая средний балл 76,86; это не гарантирует аналогичного качества во всех сценариях. Репозиторий содержит веса Safetensors, а популярные квантованные версии доступны от сообщества. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями исходных моделей.

Модель whisper-tiny подготовлена компанией Software Mansion как набор программ ExecuTorch для библиотеки React Native ExecuTorch. Она основана на исходной модели whisper-tiny от OpenAI и предназначена для автоматического распознавания речи на мобильных и других устройствах непосредственно на устройстве. Репозиторий содержит варианты в формате ExecuTorch .pte для бэкендов Core ML, MLX, Vulkan и XNNPACK с точностью fp16, bf16, int8 или fp32. Размер файлов зависит от варианта и составляет примерно от 57 до 222 МБ. Модель рассчитана на использование с runtime ExecuTorch версии 1.4.1; обратная совместимость с более старыми версиями не гарантируется. README не содержит сведений об архитектуре, поддерживаемых языках, размере контекста и точных показателях качества. Основное преимущество модели — возможность запуска распознавания речи локально через React Native ExecuTorch с выбором аппаратно-ориентированного бэкенда и компромисса между размером, точностью и производительностью. Ограничениями являются зависимость от совместимого runtime и конкретного бэкенда, а также заметный размер файлов. Лицензия модели указана как Apache-2.0.

stable-diffusion-3.5-medium-GGUF — это квантизированная версия модели Stable Diffusion 3.5 Medium, разработанной Stability AI и подготовленной в формате GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации изображений по текстовому описанию и рассчитана на использование в сценариях text-to-image, включая совместимые инструменты на базе stable-diffusion.cpp и sd-api-server. В состав опубликованных файлов входят основные компоненты модели, а также текстовые энкодеры CLIP-G и CLIP-L и T5-XXL. Доступны варианты квантизации Q4_0, Q4_1, Q5_0, Q5_1 и Q8_0, а также полноточные версии f16; размер файлов зависит от компонента и степени квантизации. В карточке указано, что модель поддерживает английский язык. Архитектурные детали, число параметров, размер контекста и перечень дополнительных модальностей не приведены. Ключевое преимущество — несколько уровней квантизации, позволяющих выбирать между размером файлов и точностью, что может упростить запуск на системах с ограниченными ресурсами. Ограничения включают отсутствие в README сведений о качестве генерации, производительности, требованиях к оборудованию и готовности интеграции с sd-api-server: для неё указано «coming soon». Модель распространяется по лицензии Stability AI Community License; применимые условия следует уточнять в файле LICENSE.md.

Stable Fast 3D (SF3D) — модель Stability AI, которая по одному изображению объекта создаёт текстурированную UV-развёрнутую 3D-сетку. Это трансформерная модель реконструкции изображений в 3D, обученная на рендерах из Objaverse; входное изображение должно иметь размер 512×512 пикселей. Модель предназначена для создания 3D-ассетов в художественных и дизайнерских проектах, творческих и образовательных инструментах, а также для исследований реконструкции. Она формирует сетку с относительно небольшим числом полигонов, выполняет удаление освещения для удобства дальнейшей работы в игровых движках и программах рендеринга, а также предсказывает параметры материала, включая шероховатость и металличность. В карточке заявлено создание модели менее чем за секунду. Модель не предназначена для получения достоверных изображений людей или событий. Для коммерческого использования SF3D и производных моделей организациям или частным лицам с годовой выручкой от 1 млн долларов США требуется коммерческая лицензия Stability AI; также необходимо соблюдать Community License и Acceptable Use Policy. В метаданных указан тип лицензии other.

ClaudioItaly/Stylographic-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из nbeerbower/Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B и sam-paech/Quill-v1. Модель содержит 9 млрд параметров, работает с текстом и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; контекст составляет до 8192 токенов. Модель подходит для генерации художественной прозы, сцен и диалогов, а также для творческого продолжения текста. Одна из объединённых моделей, Quill-v1, дообучена на классической художественной прозе. Использование модели требует соблюдения лицензий и условий, применимых к обеим исходным моделям; сведения о конкретной лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

P0u4a/t0-mt-3b-base-philosophy-sdf — языковая модель на архитектуре Llama, разработанная на основе dlab-spp/t0-mt-3b-base и дообученная на философских документах. Модель содержит 3 млрд параметров, принимает текст и генерирует продолжение; контекст — 2048 токенов. Репозиторий содержит объединённые веса BF16 и LoRA-адаптер для закреплённой базовой модели. Модель предназначена для генерации текста на философские темы и продолжения философских документов. Дообучение выполнено за одну эпоху на 13 201 очищенном от загрязнений документе с помощью LoRA ранга 64; указан датасет P0u4a/msm-ai-assistant-philosophy-spec. Язык датасета в предоставленных сведениях не определён. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по этим данным установить нельзя.

arabic-nano-gpt-v0 — авторегрессионная модель генерации текста на архитектуре GPT-2, созданная e-hossam96 путём дообучения openai-community/gpt2 на арабской Википедии. Модель подходит для продолжения арабского текста по промпту и генерации фрагментов в энциклопедическом стиле. В README указаны размер эмбеддинга 256, четыре слоя внимания и четыре головы; максимальный контекст составляет 1024 токена. На отложенной тестовой выборке указано значение loss 3,28796. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Она компактна, но карточка не приводит оценок качества для практических сценариев и не описывает дополнительные возможности помимо генерации текста.

Koshkasa/ArliAI_GLM-4.5-Air-Derestricted_REAP50_Creative — англоязычная модель генерации текста для творческих задач, созданная на основе ArliAI/GLM-4.5-Air-Derestricted. Разработчик применил REAP с сокращением модели на 50% и использовал набор данных creative-writing-reap-calibration для калибровки; README указывает, что данные и объём записанных активаций меньше, чем в описанном ранее подходе Cerebras. Архитектура — GLM-4 MoE, класс Glm4MoeForCausalLM; в метаданных указано 8,5 млрд параметров и контекст 131 072 токена. Доступны веса Safetensors и GGUF Q8_0. Модель рассчитана прежде всего на творческое письмо на английском языке в условиях ограниченной памяти. Она унаследовала от базовой модели диалоговый режим и гибридные режимы рассуждения; исходная модель семейства GLM-4 предназначена также для кода и агентных сценариев, но карточка этой версии акцентирует творческие задачи. README сообщает, что MTP-слой не был прорежен и сейчас удалён из модели. Лицензия — MIT.

Minbyul/biomistral-7b-wo-kqa_silver_wogold-sft — диалоговая модель генерации текста, дообученная автором на базе BioMistral/BioMistral-7B с использованием набора HuggingFaceH4/deita-10k-v0-sft. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов и генерации текста; медицинская и биологическая направленность унаследована от базовой BioMistral. В карточке приведён результат оценки: loss 0.8051. Подробности о предназначении, ограничениях и данных оценки автор не указал. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Chinese Alpaca Plus 7B — китайская языковая модель на архитектуре LLaMA, выпущенная shibing624. Это объединённые веса исходной LLaMA-7B и адаптеров Chinese-LLaMA-Plus LoRA и Chinese-Alpaca-Plus LoRA, преобразованные в формат Hugging Face Transformers. Модель содержит 6,7 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции на китайском языке, в том числе на вопросы общего характера и STEM-тематики. По README, обучение включало расширенные общие текстовые данные и около 4 млн инструкций; автор приводит результаты оценки, но они не гарантируют качество на новых задачах. Модель можно использовать для инференса и дальнейшего обучения через Transformers или text-generation-webui. В репозитории указана лицензия other; конкретные условия следует сверить с лицензией исходной LLaMA и адаптеров. Модель требует около 14 ГБ видеопамяти согласно README, имеет короткий контекст и предназначена для китайского текста; поддержка других языков не подтверждена.

Clio — оригинальная языковая модель NovelAI, предварительно обученная с нуля на кластере Shoggy H100. Модель использует плотную архитектуру StableLM с классом StableLmForCausalLM и содержит 2,9 млрд параметров. Для запуска доступны веса Safetensors и варианты GGUF, включая BF16, F32 и несколько уровней квантования; для Transformers не требуется пользовательский код. Контекст составляет 8192 токена. Clio предназначена для генерации текста и художественного письма; NovelAI отмечает, что после обучения на большом для своего времени объёме данных базовая модель превосходила более крупные модели Euterpe и Krake в задачах письма. Обучение проводилось на собственном наборе Nerdstash с токенизатором Nerdstash Tokenizer V1. Карточка описывает релиз как публикацию для сохранения и исторического доступа: автор указывает, что более новые модели NovelAI сильнее. Лицензия — GPL-2.0 без варианта «или позднее».

CogVideoX-5B-I2V — открытая модель генерации видео из изображения семейства CogVideoX, разработанная командой Qingying. Она принимает изображение и текстовый запрос и создаёт видео, развивая исходную сцену согласно описанию. Репозиторий предназначен для запуска через библиотеку Diffusers и содержит веса в формате safetensors. Модель поддерживает только запросы на английском языке; запросы на других языках можно предварительно перевести. Для работы требуются значительные вычислительные ресурсы, хотя оптимизации Diffusers и квантование компонентов снижают потребление памяти. В README приведены результаты тестирования оптимизаций на NVIDIA A100 и H100, поэтому использование на другом оборудовании может потребовать настройки. Лицензия указана как other, а подробные условия коммерческого использования README не раскрывает.

Elysian-Sunrise-12B — плотная каузальная языковая модель семейства Mistral, созданная Vortex5 слиянием шести моделей на базе Mistral Nemo. Она содержит 12,1 млрд параметров, работает через Transformers, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для ролевых диалогов с эмоциональной окраской, атмосферного повествования и творческого письма, в том числе для создания длинных художественных текстов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Языки в карточке не перечислены, поэтому конкретный набор поддерживаемых языков определить нельзя.

FLUX.1-schnell-GGUF — это GGUF-версия модели FLUX.1 [schnell], разработанной Black Forest Labs. Модель предназначена для генерации изображений по текстовым описаниям и ориентирована на локальное использование и интеграцию в приложения для создания изображений. Модель построена на архитектуре rectified flow transformer и содержит 12 миллиардов параметров. Это текстово-изобразительная модель с заявленной поддержкой английского языка. Благодаря обучению методом latent adversarial diffusion distillation она способна генерировать изображения высокого качества за 1–4 шага, обеспечивая конкурентное следование текстовым запросам. GGUF-формат может быть удобен для запуска с совместимыми инструментами, однако конкретные требования к аппаратному обеспечению и поддерживаемые варианты квантования в README не указаны. К ограничениям относятся возможное несоответствие результата запросу, зависимость качества следования инструкциям от формулировки промпта и усиление общественных предубеждений, присутствующих в данных. Модель не предназначена для предоставления фактической информации. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование в личных, научных и коммерческих целях при соблюдении её условий. Также заявлены ограничения на незаконное использование, причинение вреда, создание эксплуатационного контента, вредоносной дезинформации и полностью автоматизированное принятие решений, затрагивающее юридические права.

FLUX.2 [dev] Turbo — дистиллированный LoRA-адаптер для базовой модели FLUX.2 [dev], разработанный fal.ai на основе модели Black Forest Labs. Адаптер предназначен для генерации изображений по текстовому описанию и редактирования изображений в существующих рабочих процессах FLUX.2, включая Diffusers и ComfyUI. Ключевая особенность модели — высококачественная генерация за 8 шагов инференса вместо типичных 50 шагов базовой модели, что, согласно README, примерно в 6 раз ускоряет работу при сохранении или улучшении качества. Адаптер является лёгким компонентом и подключается к FLUX.2 [dev] через LoRA. В документации указаны поддержка английского языка, разрешение примера 1024×1024 и совместимость с text-to-image и image editing, однако точные сведения о размере параметров, максимальном контексте и полном наборе языков не приведены. Модель подходит для быстрых итераций при создании изображений, прототипирования, продуктовых визуализаций и редактирования изображений. Ограничение состоит в том, что это не самостоятельная модель: для работы требуется базовая FLUX.2 [dev], а также рекомендуемые параметры быстрого инференса, включая 8 шагов и специальные значения sigmas. Модель распространяется по лицензии FLUX [dev] Non-Commercial License, то есть её использование ограничено некоммерческими сценариями согласно условиям лицензии базовой модели.

Gemma-2-9B Aletheia v1 — диалоговая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров, созданная Auri слиянием Sugarquill и Sunfall; при подготовке Sunfall LoRA применялась поверх Gemma-2-9B-it-SPPO-iter3. Модель предназначена для ролевого общения и художественного письма: автор отмечает выразительный стиль, следование карточкам персонажей и системным инструкциям, а также пригодность для генерации историй по продолжению текста. Модель принимает текст в формате инструкций Gemma и генерирует текстовые ответы. Контекст составляет 8192 токена. В карточке не заявлена специализация по языку, поэтому языки не перечислены. Репозиторий использует формат safetensors и лицензию Gemma. Автор описывает результаты как личную оценку; независимые количественные оценки качества в карточке не приведены.

Gemma-3-Starshine-12B — мультимодальная диалоговая модель на 12 млрд параметров, созданная ToastyPigeon слиянием дообученных моделей на основе Gemma 3 12B IT и Gemma 3 12B PT. Это версия, ориентированная на творческое письмо: она формирует более похожую на прозу романа повествовательную речь и поддерживает сценарии ролевого взаимодействия. Модель умеет следовать инструкциям и принимать изображения благодаря сохранённой vision tower. Модель рассчитана на генерацию историй, развитие сценариев и творческий диалог. Она использует формат Gemma 2/3 instruct и распознаёт необязательную роль system, однако автор отмечает, что результаты могут быть лучше без неё. В некоторых сценариях модель склонна говорить от лица персонажа пользователя. Доступна в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Hollow-Tail-V1-12B — объединённая модель для генерации текста, созданная starble-dev с помощью mergekit из трёх моделей на базе Mistral-Nemo: Tess-3-Mistral-Nemo-12B, MN-12B-Lyra-v2a1 и Rocinante-12B-v1.1. Это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM размером 12,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. В карточке указано контекстное окно до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для диалогов и творческого письма: генерации прозы, ролевых сцен и приключенческих историй. Автор отмечает, что для начала полезно задавать модели роль через системную инструкцию; формат запросов и параметры сэмплирования стоит подбирать экспериментально. В качестве отправной точки автор рекомендует температуру 1,2, Min P 0,05 и штраф за повторы 1,08. Ограничения: модель может некорректно завершать ответы, а результат чувствителен к формату промпта и параметрам генерации. Лицензии исходных моделей различаются: одна из них CC BY-NC 4.0, другая Apache-2.0, а для третьей лицензия в README не указана; условия использования объединённой модели следует проверять отдельно.

Kromvault L3.1-Ablaze-Vulca-v0.1-8B — экспериментальная разговорная языковая модель, созданная слиянием нескольких моделей семейства Llama 3 и Llama 3.1 с помощью mergekit. Она содержит около 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоги по инструкциям; автор отмечает человекоподобную речь, склонность к образным формулировкам и способность подхватывать стиль примеров из контекста. В репозитории указана длина контекста 131 072 токена, однако автор сообщает о связной генерации, проверенной примерно до 16 тысяч токенов. Модель предназначена для ролевых диалогов и творческого письма; результат зависит от качества персонажной карточки и примеров. Автор предупреждает, что эта версия содержит ошибки и рекомендует использовать более позднюю итерацию Aglow Vulca. Для неё приведены экспериментальные настройки генерации, а лицензия в предоставленных данных не указана.

L3.1-RP-Hero-InBetween-8B-GGUF — языковая модель для генерации текста, разработанная DavidAU на базе Llama 3.1. Она ориентирована прежде всего на ролевые сценарии, но также подходит для творческого письма, создания рассказов, сцен, сюжетов и подсюжетов в разных жанрах, включая научную фантастику, романтику и хоррор. Модель предназначена для приложений вроде SillyTavern, KoboldCpp и text-generation-webui. Модель имеет размер 8B параметров, текстовую модальность и заявленный контекст до 128k токенов. Поддерживается английский язык. Это GGUF-квантизованная версия, собранная из ролевых моделей; заявлены низкая perplexity, улучшенное следование инструкциям, выразительная проза и высокая стабильность генерации. Версия InBetween характеризуется средней длиной ответов и немного большей цензурированностью по сравнению с вариантами Big Talker и Dirty Harry. Сильные стороны модели — подробное и vivid-повествование, проработка персонажей, устойчивое поведение при разных настройках температуры и пригодность для широкого спектра творческих задач. Ограничения включают зависимость качества от выбранного кванта и параметров генерации, возможные повторы при низком repetition penalty, а также потенциально длинные или нестабильные ответы при высокой температуре и низком repetition penalty. Для работы требуется шаблон Llama 3 и/или Command-R. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

L3-Grand-Story-Darkness-MOE-4X8-24.9B-e32-GGUF — языковая модель для генерации текста, разработанная DavidAU. Она ориентирована прежде всего на творческое письмо, создание и продолжение сюжетов, сцен и подсюжетов, художественную прозу, ролевые сценарии и произведения различных жанров, включая научную фантастику, романтику и хоррор. Модель также может применяться для общих задач генерации текста, однако её вывод может быть нецензурированным и содержать NSFW-материалы, ненормативную лексику и интенсивные описания насилия или ужасов. Модель построена на архитектуре mixture of experts и объединяет четыре модели семейства Llama 3 по 8B параметров: L3-8B-Stheno-v3.2, Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1-OAS, Jamet-8B-L3-MK.V-Blackroot и llama-3-gutenberg-8B. Заявленный размер составляет 24,9 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Доступен выбор от одного до четырёх экспертов. Версия Enhanced32 создана с использованием float32; для GGUF представлены стандартные и специализированные квантизации, включая варианты с float32-компонентами и улучшенными выходными тензорами. Требуется шаблон Llama 3, Command-R или автоматическая загрузка Jinja-шаблона. Сильными сторонами заявлены высокая детализация, выразительная проза, глубина, следование инструкциям и стабильная генерация по сравнению с моделями Llama меньшего размера. Результаты зависят от выбранной квантизации и параметров генерации; при повышении температуры может улучшаться разнообразие, но ухудшаться следование инструкциям, особенно в ролевых сценариях. Модель предпочитает более длинные ответы и сохраняет отдельные характерные для LLM шаблоны речи. Лицензия — Apache-2.0.

cearle122/math-keyword-llama — дообученная автором cearle122 плотная языковая модель семейства Llama для генерации текста. Она создана на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-unsloth-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для генерации текста; название указывает на возможное применение к ключевым словам в математических материалах, но карточка не описывает эту функцию подробнее. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст. Указанный в метаданных родной контекст составляет 131072 токена; карточка помечает английский язык. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

facebook/mms-tts-guu — модель синтеза речи на языке yanomamö (guu), созданная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Это отдельный языковой чекпойнт семейства VITS: модель принимает текст и генерирует речевую волну. Архитектура VITS объединяет вариационный автоэнкодер, Transformer-энкодер текста, нормализующие потоки, стохастический предсказатель длительности и декодер, построенный по принципу HiFi-GAN; размер модели — 3,5 млн параметров. Модель предназначена для озвучивания текста на yanomamö. Стохастический предсказатель длительности позволяет получать варианты ритма речи; для повторения того же результата требуется фиксированный seed. Чекпойнт доступен через Transformers версии 4.33 и выше. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

MotherEarth/MotherEarth-1.0-8B — объединённая с помощью SLERP языковая модель семейства Llama, созданная авторами репозитория MotherEarth на основе двух предварительно обученных моделей. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; метаданные отмечают тематику климата, окружающей среды, биоразнообразия и коренных народов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. README описывает способ слияния, но не приводит оценок качества или подробных инструкций по применению. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не определены.

MyanmarGPT-Chat — диалоговая языковая модель на архитектуре GPT-2, разработанная Min Si Thu. Она дообучена на базовой модели MyanmarGPT и предназначена для ответов на вопросы и генерации текста на бирманском языке, в первую очередь о мировой истории. Датасет «A Brief History of the World» составлен автором по кратким пересказам страниц Википедии; модель также поддерживает английский язык. Модель доступна в формате Safetensors через Transformers и имеет контекст длиной 1024 токена. Её можно использовать для вопросов о мировой истории, а также дообучать на специализированных данных для других задач обработки языка. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M. Карточка предупреждает о возможных смещениях и ограниченной надёжности. Модель может хуже справляться с повседневной разговорной бирманской речью; для специализированных терминов и важных решений требуется дополнительное обучение и проверка.

MythoMix-L2-13b — текстовая генеративная модель Gryphe, созданная экспериментальным слиянием MythoLogic-L2 и Huginn. Модель на архитектуре Llama с плотной архитектурой и 12,9 млрд параметров; для диалога используется формат Alpaca, а контекст составляет до 4096 токенов. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и написания историй. Автор сообщает, что слияние 360 тензоров с индивидуальными коэффициентами позволило объединить понимание текста MythoLogic-L2 с писательскими способностями Huginn. Лицензия указана как other; конкретные условия следует уточнять в репозитории модели.

NEXUS-Medical — компактная языковая модель FableForge для медицинских вопросов и клинических рассуждений. Она основана на Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct и использует архитектуру Qwen2 для генерации текста; размер составляет 1,5 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель поддерживает диалоговый режим. Модель предназначена для ответов на медицинские вопросы и рассуждений по клиническим сценариям. В README приведены результаты внутренней оценки на 30 запросах, включая медицинские знания, рассуждения и использование инструментов; эти результаты не заменяют независимую клиническую проверку. Заявленная лицензия — Apache-2.0. Модель не следует считать заменой профессиональной медицинской консультации.

NOESIS-Qwen3-TTS-1.7B-Talker-Combo-LLM2-ASR2-BF16 — пакет весов и семейных LoRA-адаптеров от AMAImedia для платформы автоматизации дубляжа NOESIS. Это плотная модель семейства Qwen3-TTS с архитектурой Qwen3TTSForConditionalGeneration: Talker на 1,7 млрд параметров объединён с компонентами Qwen3-1.7B и Qwen3-ASR-1.7B; в комплект входят адаптеры для языковых семейств. Основной сценарий — синтез речи для многоязычного дубляжа: маршрутизатор NOESIS выбирает языковой маршрут и при необходимости один адаптер. В README заявлено сквозное тестирование на 112 языках; модель поддерживает клонирование голоса, включая zero-shot. Репозиторий содержит веса safetensors в BF16 и требует родительской среды NOESIS с Qwen TTS worker, поэтому сам по себе не является готовым GUI-приложением. Модель основана на Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base и описана как производная от нескольких объединённых компонентов, включая Darwin-TTS-1.7B-Cross, Qwen3-1.7B и Qwen3-ASR-1.7B. Лицензия — Apache-2.0. README предупреждает, что одновременное объединение всех семейных адаптеров может нарушить генерацию EOS и поведение аудиокодека; для языков с адаптерным маршрутом следует подключать один адаптер за раз. Заявления о покрытии 112 языков относятся к тестам маршрутизатора NOESIS и не означают, что каждый язык поддерживается нативным кодеком Qwen3-TTS.