IV.5Образование и развитие навыков

gemma2-gutenberg-27B — модель генерации текста, созданная nbeerbower на основе Google Gemma 2 27B Instruct. Она дообучена методом ORPO в течение трёх эпох на датасете jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1, связанном с произведениями Gutenberg. Модель рассчитана на диалог и генерацию текста; базовая модель поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель содержит 27,6 млрд параметров и распространяется в формате safetensors под лицензией Gemma. Карточка не приводит оценок качества или подробностей о специализации дообучения, поэтому пригодность для конкретных жанров и задач следует проверять на собственных примерах.

Gryphe разработал Gemma-4-12B-StyleTune как настройку стиля для инструкционной модели Google Gemma 4 12B. Это плотная модель семейства Gemma 4 Unified для генерации текста и диалога; она использует формат safetensors и встроенный шаблон чата Gemma 4. В README описано обучение только выходной проекции lm_head на повествовательных данных: остальные веса оставлены без изменений. Автор сообщает о снижении числа клише на 56% в тесте на 200 разнообразных ролевых запросах. Модель предназначена для ролевых диалогов и творческого письма, где нужны более разнообразные формулировки и менее шаблонный стиль. По заявлению автора, сохранены рассуждения, знания, следование инструкциям и понимание языка базовой модели; эти возможности отдельно не подтверждены независимыми оценками. Базовая модель Google Gemma 4 12B IT мультимодальна, однако эта настройка заявлена для изменения стиля генерации текста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README рекомендует для инференса температуру 1.0, MinP 0.10 и DRY sampler, но оптимальные настройки зависят от сценария. Приведённая оценка стиля основана на тесте автора и не гарантирует аналогичных результатов на других запросах.

Gemma-4-E4B-Luchador — модель для диалогового ролевого общения и творческого письма, созданная rpDungeon на основе Google Gemma 4 E4B Instruct. Это плотная модель семейства Gemma 4: около 4 млрд эффективных параметров; README также указывает около 7,5 млрд параметров до удаления мультимодальных адаптеров. В репозитории представлены веса Safetensors, а метаданные отмечают поддержку чата и генерации текста. Модель получена в два этапа: слиянием сигналов четырёх адаптеров с базовой instruct-моделью, а затем объединением с LoRA, обученной на разговорных данных для ролевого общения и творческого письма. При обучении и слиянии применялись маска подпространства инструкций, взвешивание по важности параметров и слоёв и сферическая интерполяция, чтобы сохранить способность следовать инструкциям и улучшить качество прозы. README приводит результаты IFEval: 85,95% strict-P и 82,81% loose-P. Модель рассчитана прежде всего на англоязычные сценарии: в тегах и языках карточки указан английский. Автор предупреждает, что оценка ограничена IFEval и внутренней оценкой стиля; модель не предназначена для задач, требующих надёжных знаний, а применение для кода, математики и критически важных задач не рекомендуется. Лицензия — Gemma; её условия следует учитывать при использовании и распространении.

granite-8b-qiskit — языковая модель IBM Quantum и IBM Research для генерации кода квантовых вычислений с помощью Qiskit. Это плотная причинная модель семейства Llama с 8,1 млрд параметров, дообученная на основе ibm-granite/granite-8b-code-base на коде и инструкциях по Qiskit. Она предназначена как помощник практикующим специалистам и новым пользователям Qiskit: может создавать код и отвечать на вопросы по программированию на Qiskit. Обучающие данные включают открытые и синтетические примеры; устаревший код до 2023 года исключали. Модель рассчитана на работу с текстовыми запросами и выдачу текста и кода, поддерживает контекст до 4096 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Сгенерированный код может быть неверным и требует проверки перед использованием, особенно в критически важных задачах. Модель не проходила safety alignment и может выдавать проблемный контент; также отмечен риск дословного воспроизведения фрагментов обучающих данных.

grimjim выпустил infinite-lemonade-SLERP-7B — слияние двух моделей для ролевых диалогов и творческой генерации текста, выполненное методом SLERP с помощью mergekit. Модель основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; основная версия распространяется в формате Safetensors. Для работы указаны запросы в формате Alpaca. Хотя заявлено контекстное окно до 32 768 токенов, автор ожидает ухудшения качества после 8–9 тысяч токенов. Модель предназначена для ролевых бесед и создания менее шаблонных текстовых ответов. Автор сообщает, что модель тестировалась ограниченно. Условия лицензии в предоставленных источниках не приведены.

Neurlang Whipstr STT — модель распознавания речи, разработанная Neurlang на основе семейства Whipstr и обученная на данных Common Voice 21. Она преобразует аудио в текстовую транскрипцию в международном фонетическом алфавите (IPA), что подходит для фонетической расшифровки речи на разных языках. Модель построена на трансформерной архитектуре encoder-decoder с примерно 107 млн обучаемых параметров и принимает аудио с частотами дискретизации 8, 16, 24, 32 и 48 кГц; при 11,025, 22,05 и 44,1 кГц качество снижается. Заявлена поддержка более 74 языков. Средние по языкам показатели составляют CER 24,89% и WER 60,25%; на языках с большим объёмом обучающих данных модель работает лучше, а ошибки заметно различаются между языками. Модель распространяется по лицензии GPL-2.0.

JuggernautXL_v8Rundiffusion — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная пользователем frankjoshua на Hugging Face. Она предназначена для создания изображений из промптов и запускается через Diffusers с конвейером StableDiffusionXLPipeline. Модель распространяется в формате Safetensors и совместима с библиотекой Diffusers. В репозитории присутствуют компоненты Stable Diffusion XL, включая U-Net, VAE, текстовые энкодеры и токенизаторы. Модель ориентирована на локальную генерацию изображений и может использоваться в приложениях и ноутбуках, поддерживающих Diffusers. Основное ограничение — модель предназначена для text-to-image и не заявлена как универсальная система для распознавания, редактирования изображений или генерации текста. В доступных источниках не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках, длине контекста, числе параметров и лицензии.

L3.1-RP-Hero-BigTalker-8B-GGUF — языковая модель для генерации текста, разработанная DavidAU на основе семейства Llama 3.1 и ориентированная прежде всего на ролевые сценарии, а также на творческое письмо и создание художественных текстов. Она подходит для отыгрыша персонажей, продолжения сцен, разработки сюжетов и подсюжетов, написания рассказов и прозы разных жанров, включая научную фантастику, романтику и хоррор. Модель имеет размер 8B параметров, поддерживает английский язык и максимальный контекст до 128k токенов. Это GGUF-квантизированная версия; в репозитории также упоминаются варианты с разным уровнем квантизации, влияющим на детализацию, нюансированность и качество генерации. Модель заявлена как стабильная, с низкой perplexity и усиленным следованием инструкциям. Она рассчитана на длинные ответы, выразительную и детализированную прозу, включая нецензурированный контент, насилие, графический хоррор и gore. Для работы рекомендуется шаблон Llama 3 или Command-R. Сильными сторонами являются качество художественного стиля, развитая детализация, устойчивость генерации и возможность гибко менять результат настройками temperature и repetition penalty. При этом чрезмерно высокие значения могут ухудшать следование инструкциям и приводить к чрезмерно длинной или нестабильной генерации, а низкокачественные кванты могут заметно снижать качество. Модель имеет нейтрально-негативную склонность, которую следует учитывать при формулировании промптов. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

cgato/L3.1-TheGreenLion-8b-SFT-v0.1.2 — текстовая генеративная модель семейства Llama, предназначенная для ролевых диалогов и написания историй. Она использует формат ChatML и может работать с системным сообщением или без него. Модель содержит 7,5 млрд параметров, имеет контекст длиной до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors. Автор описывает её как SFT-версию и отмечает, что планирует дообучение DPO. Модель подойдёт для создания персонажных диалогов и художественного текста; ответы языковых моделей могут быть недостоверными. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

ArliAI/Llama-3.1-70B-ArliAI-RPMax-v1.1 — вариант Meta-Llama-3.1-70B-Instruct от ArliAI, дообученный на наборах данных для творческого письма и ролевых диалогов. Модель рассчитана на чат, отыгрыш персонажей и создание разнообразных художественных ответов; для диалога рекомендуется формат Llama 3 Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и нативным контекстом до 131 072 токенов. Карточка описывает версию как ранний эксперимент обучения на короткой последовательности, поэтому качество на длинном контексте не следует считать подтверждённым. Репозиторий содержит веса Safetensors; в README также упоминаются варианты FP16, GPTQ и GGUF. Лицензия — llama3.

ArliAI/Llama-3.1-70B-ArliAI-RPMax-v1.3 — дообученная ArliAI версия Llama 3.1 70B Instruct для творческого письма и ролевых диалогов. Модель плотная, содержит 69,5 млрд параметров и принимает текстовые запросы в формате Llama 3 Instruct. Заявленная длина контекста — 128K токенов по карточке модели и 131 072 токена по метаданным. Обучение опирается на подборку датасетов для творческого письма и ролевых сценариев с фильтрацией синтетических данных и устранением повторов персонажей и ситуаций. Разработчик стремится снизить повторяемость фраз и сюжетных клише между разными диалогами и повысить разнообразие ответов. Модель подходит для ролевого общения, создания персонажей и написания художественных сцен; лицензия — Llama 3.1. Карточка не приводит количественных оценок качества, поэтому заявленные свойства не следует считать гарантией результата.

DavidAU/Llama3.2-24B-A3B-II-Dark-Champion-INSTRUCT-Heretic-Abliterated-Uncensored — разговорная модель для генерации текста на основе смеси экспертов (MoE), предназначенная прежде всего для творческого письма, прозы, сюжетов и ролевых диалогов. По карточке, она объединяет восемь моделей Llama 3.2 3B; метаданные указывают архитектуру MixtralForCausalLM и 3,2 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на английский язык и использует шаблон Llama 3 или Command-R. Разработчик позиционирует модель как малосклонную к отказам, с выразительной прозой и гибкими настройками генерации. Для получения откровенного или особенно графичного стиля может потребоваться явно задать тон и лексику в запросе; высокая температура способна ухудшить следование инструкциям. Карточка также отмечает небольшую склонность к негативному тону и более длинным ответам. Лицензия — Apache-2.0.

Midnight Rose 70B v2.0.3 — языковая модель, созданная sophosympatheia путём слияния нескольких моделей семейства Llama. В README описаны слияния DARE TIES и SLERP; среди компонентов — WizardLM-70B-V1.0, tulu-2-dpo-70b и dolphin-2.2-70b. Модель содержит 68,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и создания историй. Автор отмечает, что она не ограничивает тематику ответов и может справляться с другими задачами, однако отдельно их не тестировал. Метаданные указывают английский язык и контекст 4096 токенов; автор рекомендует ориентироваться примерно на 6144 токена, отмечая снижение связности при дальнейшем увеличении контекста. Для слияния использован mergekit. Лицензия — Llama 2.

NeuralNovel/Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story — языковая модель NeuralNovel, разработанная при поддержке Techmind и дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста по инструкциям и диалоговым запросам; длина контекста — до 32 768 токенов. Модель ориентирована прежде всего на творческое письмо и рассказы: она помогает развивать сюжетные идеи и создавать короткие истории с подробным повествованием. Обучение проводилось на наборе NeuralNovel/Neural-Story-v1. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, но они сами по себе не гарантируют качество конкретного текста. Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке. Карточка предупреждает о возможных смещениях данных, жанровой предвзятости и снижении качества на задачах вне повествовательной генерации. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое и некоммерческое использование.

Mistral-Gutenberg-Doppel-7B-FFT — диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная автором nbeerbower путём полного дообучения Mistral-7B-Instruct-v0.2. Обучение методом ORPO проведено в течение двух эпох на наборах jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1 и nbeerbower/gutenberg2-dpo; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов в стиле и тематике текстов Project Gutenberg. Подходит для экспериментов с литературной генерацией и ответами на инструкции. Автор отмечает, что модель создана преимущественно в учебных целях. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

MOSS-TTS-Local 4.55B Voice Acting v2 — модель синтеза речи, разработанная Кристофом Шухманном и LAION. Она преобразует текст и инструкции режиссёра на естественном языке в выразительную речь на английском или немецком языке, включая реплики фантастических персонажей, эмоциональные смены, шёпот, крик, смех, вздохи и другие вокальные реакции. Модель использует плотную архитектуру MOSS-TTS-Local с 4,55 млрд параметров и 12-кодековый RVQ-токенизатор; аудио выводится с частотой 48 кГц. Для управления исполнением в инструкции задаются общее описание голоса и сценарий с подсказками подачи, паузами и вокальными вставками, а отдельное текстовое поле содержит произносимые слова. Репозиторий содержит объединённые веса bf16 и рассчитан на локальный запуск через Transformers; README указывает ориентир около 10 ГБ видеопамяти вместе с аудиокодеком. Версия v2 получена дополнительным supervised fine-tuning предыдущего чекпойнта на синтетических, отфильтрованных по автоматической оценке примерах исполнения. Модель подходит для озвучивания персонажей, эмоциональных диалогов и создания голосовых эффектов; качество конкретной подачи зависит от формулировки инструкций и выбора генерации. Лицензия — Apache-2.0.

ethzanalytics опубликовал копию весов mpt-7b-storywriter, разбитую на части по 2 ГБ для загрузки при ограниченной оперативной памяти. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства MPT с архитектурой MPTForCausalLM, сохранённая в формате PyTorch и точности bfloat16; размер исходной модели — 7 млрд параметров. Модель генерирует продолжение заданного текста и предназначена, в частности, для написания историй на английском языке. Модель не настроена на выполнение инструкций: чтобы получить связное продолжение по теме, ей следует передать достаточно контекста. Разбиение весов облегчает загрузку в средах с ограниченной памятью, но запуск на CPU может быть очень медленным. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

mufa.ai — модель генерации изображений по текстовому описанию, созданная методом слияния весов Weighted Sum. В смеси использованы Stable Diffusion v1.5 с весом 40% и Realistic Vision V5.1 с весом 60%; модель предназначена для создания реалистичных цифровых изображений и доступна в формате Diffusers с весами Safetensors. Модель ориентирована на фотореалистичные изображения с заметными деталями и естественным освещением. Для лучших результатов автор рекомендует составлять подробные промпты на английском языке. Размер модели указан примерно как 2 ГБ в float16. Лицензия — MIT.

MythoMaid-13B — слитая языковая модель семейства Llama, созданная объединением KatyTheCutie/EstopianMaid-13B и Undi95/X-MythoChronos-13B методом SLERP с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста; описание базовой модели указывает на сценарии ролевых диалогов, следования карточкам персонажей и создания сюжетов. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Нативная длина контекста — 4096 токенов. Для работы заявлена библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MythoMax-L2-13b — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная Gryphe как экспериментальное слияние MythoLogic-L2 и Huginn с применением особого тензорного метода. В репозитории указано 12,9 млрд параметров, контекст до 4096 токенов и формат PyTorch; модель опубликована в августе 2023 года. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и написания историй, сочетая понимание инструкций с развёрнутой художественной генерацией. Для общения автор рекомендует формат Alpaca. Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке. Автор описывает слияние как экспериментальное и отмечает улучшение связности по сравнению с MythoMix; независимые оценки качества в карточке не приведены. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией в репозитории.

Olivia V1.0 — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная ShibaDeveloper. Она использует конвейер Stable Diffusion в библиотеке Diffusers и принимает текстовый запрос, чтобы создать изображение. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers и PyTorch; карточка приводит пример запуска через StableDiffusionPipeline на CUDA. Автор указывает образовательное и тестовое назначение модели. В метаданных указан английский язык и лицензия CreativeML OpenRAIL-M. Количество параметров и длина контекста не приведены.

OPT 2.7B-Nerys-v2 — англоязычная авторегрессионная модель генерации текста, дообученная KoboldAI на основе OPT от Facebook. Она предназначена для продолжения заданного фрагмента и генерации художественной прозы, включая жанровые тексты и сценарии «выбери своё приключение». При обучении использовались около 2500 электронных книг разных жанров, датасет CYS и 50 азиатских ранобэ; к большей части примеров добавлялась жанровая метка. Модель построена на архитектуре OPTForCausalLM, содержит 3,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Доступен формат PyTorch; лицензия указана как other. Возможны предвзятость по гендеру, профессии, расе и религии, характерная для NLP-моделей.

pai-diffusion-artist-large-zh — китайская диффузионная модель компании Alibaba PAI для генерации художественных изображений по текстовым запросам на китайском языке. Она предназначена для создания иллюстраций по описанию сцены, объектов и стиля; в карточке приведены примеры с фэнтези-пейзажами, цветами, китайской архитектурой и живописью в китайском стиле. Модель работает через StableDiffusionPipeline в библиотеке diffusers и по умолчанию создаёт изображения размером 512 × 512 пикселей. Репозиторий содержит веса в форматах diffusers и PyTorch. Лицензия — Apache 2.0; README также требует соблюдать специальные условия распространения AIGC-моделей.

Plesio-32B — языковая модель Delta-Vector для творческого письма, совместного сочинительства, ролевого общения и приключенческих сценариев. Это плотная модель GLM-4 с 31,6 млрд параметров, объединённая из allura-org/GLM4-32B-Neon-v2 и Delta-Vector/Rei-V1-32B-Base; при слиянии использовался метод Slerp с весом 0,2 и Neon в качестве основной модели. Модель поддерживает чат и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Plesio-32B принимает текст и генерирует текст, следуя формату диалогов GLM-4. Она предназначена для создания выразительной прозы, ролевых сцен, совместной разработки историй и приключений. Репозиторий содержит веса Safetensors; README также упоминает планы по выпуску вариантов GGUF и EXL2/EXL3. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Envoid/Poppy_Porpoise-DADA-8B — экспериментальная чат-модель для генерации текста, ориентированная прежде всего на творческое письмо и ролевые сценарии. По README, модель получена слиянием 50/50 SLERP: промежуточная модель была дообучена специально для исходной модели, а затем объединена с ней. Метаданные описывают архитектуру как плотную LlamaForCausalLM примерно на 7,5 млрд параметров; исходный формат репозитория — safetensors, контекст — до 8192 токенов. Автор сообщает, что оценивал модель на творческом задании с детерминированными параметрами генерации и использовал шаблоны запросов в стиле Libra для Llama 3. Тестирование было субъективным и сосредоточено на творческом письме; влияние настройки на мультимодальные возможности не проверялось. Автор также отмечает проблемы с завершением последовательности при своей настройке тестирования. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.

SubtleOne/Qwen2.5-32b-Erudite-Writer — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная с помощью mergekit методом DELLA. В качестве основы использована Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b, также в объединение вошли модели ArliAI, EVA-UNIT-01 и nbeerbower. Модель содержит 32 млрд параметров и принимает текстовые запросы, генерируя текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для творческого письма, написания историй и диалогов. Автор отмечает более литературный стиль по сравнению с предыдущей моделью Writer, но описывает её стиль как отличающийся, без заявления о превосходстве. Модель доступна под лицензией Apache-2.0; в карточке также указана возможность загрузки GGUF-версий.

Qwen3.8-27B-Humanlike-Chat-GGUF — текстовая модель для локального запуска, разработанная LessThanThreeAI. Она представляет собой GGUF-квантизации модели huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated, основанной на Qwen/Qwen3.8-27B, с адаптером Humanlike Chat ранга 256 и шагом 576. Адаптация направлена на более естественный, краткий и взаимный диалог вместо типичных ответов ассистента. Модель предназначена прежде всего для ролевого общения с персонажами, companion chat, интерактивной художественной прозы и NPC с заданной личностью. Она поддерживает работу с character card или системным промптом для задания идентичности, окружения и отношений. Модель текстовая, рассчитана на запуск через llama.cpp и доступна в вариантах от IQ4_XS до BF16 объёмом примерно от 15,10 до 53,81 ГБ; наиболее сбалансированным вариантом README называет Q4_K_M размером 16,56 ГБ. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, при этом для начала рекомендуется 32 768 токенов, поскольку увеличение контекста требует дополнительной памяти под KV-кэш. Сильными сторонами являются ориентация на естественный персональный диалог, ролевые сценарии и локальное использование; ограничения включают текстовую модальность и значительные требования к памяти, зависящие от квантизации и длины контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DavidAU подготовил инструктивную донастройку Qwen3-4B для генерации коротких рассказов и художественной прозы. Модель основана на Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-4B-Instruct-2507-gabliterated-v1; автор сообщает, что для обучения использовалась подборка коротких рассказов, а настройка меняет стиль прозы и расширяет творческие возможности. Архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM, размер — 3,7 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 262 144 токена. В карточке указан английский язык. Модель предназначена прежде всего для коротких рассказов, сцен, хоррора и других творческих текстов, а также поддерживает диалог и генерацию кода. Для получения откровенной или обсценной прозы может потребоваться прямо задать нужную лексику и уровень детализации. Модель может не соблюдать требования к длине и иногда отказывать; автор рекомендует повторную генерацию при неудовлетворительном результате. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Raehoshi illust XL 4 — диффузионная модель генерации изображений по текстовому описанию, разработанная Raelina и дообученная на Illustrious XL v1.1. Она ориентирована на создание иллюстраций с более сбалансированной цветопередачей и меньшим количеством артефактов по сравнению с исходной моделью; эти проблемы, по словам автора, устранены не полностью. Модель доступна в формате Diffusers с весами Safetensors и использует архитектуру Stable Diffusion XL. Модель подходит для генерации иллюстраций по промптам. В карточке приведены рекомендуемые параметры CFG и количества шагов, а также настройки увеличения разрешения через Hires.fix. Лицензия указана как Fair AI Public License 1.0-SD; в метаданных Hugging Face она обозначена как other.

Red-Synthesis-12B — слитая модель для генерации текста, созданная Vortex5 объединением семи моделей семейства Mistral Nemo. Она рассчитана на рассказывание историй, ролевые диалоги и творческое письмо. Модель содержит 12,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Доступны веса в формате safetensors. Модель подходит для создания художественных текстов и поддержания ролевых сценариев в диалоге. Она унаследовала свойства исходных моделей, поэтому качество и стиль ответов могут меняться в зависимости от запроса. Лицензия в предоставленных данных не указана.