IV.5Образование и развитие навыков

Stable Point Aware 3D (SPAR3D) — модель Stability AI для преобразования одного изображения в текстурированный UV-развёрнутый 3D-меш. Она использует двухэтапную архитектуру: диффузионную модель облака точек для улучшения реконструкции скрытых сторон объекта и регрессионное предсказание меша, позволяющее редактировать результат. Модель рассчитана на входное изображение 512×512 пикселей и создаёт результат менее чем за секунду. SPAR3D предназначена для создания 3D-объектов в творческих и дизайнерских проектах, образовательных инструментах и исследованиях реконструкции. Модель также выполняет делайтинг и предсказывает параметры материалов, включая шероховатость и металлические свойства, что упрощает использование объектов в игровых движках и рендеринге. Она обучалась на отобранных рендерах из Objaverse. Модель не предназначена для получения достоверных изображений людей или событий. Использование должно соответствовать Acceptable Use Policy Stability AI. Для лиц и организаций с годовой выручкой от 1 млн долларов США для коммерческого использования SPAR3D, её производных или результатов требуется отдельная корпоративная лицензия Stability AI; также применяется Community License.

Starcannon-Unleashed-12B-v1.0 — объединённая текстовая модель автора VongolaChouko, созданная с помощью mergekit на основе NemoMix-Unleashed-12B и MN-12B-Starcannon-v3. Она предназначена для генерации текста, ролевых диалогов и написания историй: автор отмечает выразительное сохранение характера персонажей, связное продолжение сюжета и устойчивую работу на длинном контексте. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов, хотя автор проверял её только с контекстом 24 576 токенов на Q6_K из-за ограничений компьютера. В README заявлена совместимость с форматами шаблонов ChatML и Mistral, причём автор предпочитает ChatML. Репозиторий содержит веса Safetensors; доступны также отдельные варианты квантизации GGUF и EXL2. Лицензия — CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

t5-small-spoken-typo — англоязычная модель Will Wade, дообученная на базе T5-small для исправления ошибок в коротких разговорных фразах. Она восстанавливает пропущенные пробелы, исправляет опечатки, в том числе характерные для набора на клавиатуре QWERTY, и нормализует неформальные написания. Модель предназначена, в частности, для обработки пользовательского текста и поддержки пользователей средств альтернативной и дополнительной коммуникации (AAC). Модель использует архитектуру T5 с 38,5 млн параметров, принимает текст и генерирует исправленный текст. Контекст составляет до 512 токенов; обучение было сосредоточено на коротких высказываниях длиной примерно 2–5 слов на английском языке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Она подходит для исправления коротких сообщений перед чтением или дальнейшей обработкой. На длинных и формальных текстах, других языках и диалектах качество может быть ниже; результаты стоит проверять, особенно в чувствительных сценариях.

talkie-1930-13b-base-hf — версия модели семейства Talkie в формате Transformers, опубликованная Xiaoning Wang. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой decoder-only GPT и примерно 12,9 млрд параметров; она принимает текст и генерирует продолжение. Базовая модель обучалась на англоязычных текстах, созданных до 1931 года, и предназначена для генерации текста с характерной лексикой и знаниями той эпохи. Модель использует 40 слоёв и контекст до 2048 токенов. В архитектуре применяются нормализация запросов и ключей после RoPE, отдельные обучаемые коэффициенты для голов внимания и остаточных потоков, а также связи с входными эмбеддингами. Репозиторий содержит веса safetensors для загрузки через Transformers; для пользовательской архитектуры требуется включить trust_remote_code. В README отмечено, что у базовой модели нет шаблона чата, поэтому готовый многоходовый диалоговый режим не гарантирован. Модель основана на talkie-lm/talkie-1930-13b-base и распространяется по лицензии Apache-2.0. Ее специализация на материалах до 1931 года ограничивает актуальность современных знаний; README также указывает, что базовая модель была дообучена для диалогового применения, но карточка этого репозитория описывает именно base-вариант.

Text2Earth — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная пользователем lcybuaa. Для запуска карточка рекомендует библиотеку Diffusers и приводит пример установки зависимостей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует конвейер Text2EarthDiffusionPipeline. Модель предназначена для создания изображений Земли по текстовым запросам. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает размер модели, поддерживаемые языки запросов, длину контекста или известные ограничения качества.

DavidAU/TieFighter-Holodeck-Holomax-Mythomax-F1-V1-COMPOS-20B-gguf — текстовая генеративная модель, разработанная DavidAU. Она предназначена прежде всего для творческого письма, мозгового штурма, ролевых сценариев, создания рассказов, сцен и художественной прозы при небольшом объёме входных инструкций. Модель ориентирована на длинные, насыщенные и непредсказуемые ответы, часто превышающие 1500 токенов без специального запроса. Модель имеет 20 млрд параметров и создана методом composite merge: в неё объединены слои четырёх моделей на базе LLaMA 2 по 13 млрд параметров — TieFighter, Holodeck, Holomax и MythoMax. Автор описывает архитектуру как одну основную модель с тремя взаимосвязанными «субмоделями», призванными сохранить уникальные творческие характеристики исходных компонентов. Указан английский язык; поддерживается текстовая модальность и формат GGUF для локального запуска. Сильные стороны модели — развитое воображение, генерация миров, обществ и необычных сюжетных решений, юмор, лёгкая саркастичность и способность к продолжительной художественной генерации. Ограничения — высокая непредсказуемость и многословность, возможные ругательства, замены ругательств символами, а также необходимость дополнительного тестирования стабильности и переносимости метода слияния. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

TQ2.5-14B-Aletheia-v1 — языковая модель Auri на архитектуре Qwen2.5, полученная слиянием моделей Neon и Sugarquill методом SLERP. Она предназначена для ролевых диалогов и написания историй: поддерживает как продолжение текста, так и совместное сочинительство в режиме чата с форматированием ChatML. Модель содержит 14 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 131 072 токена. В метаданных указан английский язык; лицензия — Apache-2.0. Автор стремился сохранить творческую выразительность Sugarquill и улучшить управляемость модели в ролевых сценариях. По описанию автора, результат может быть чувствителен к неглубоким инструкциям и настройкам сэмплирования, а поведение остаётся несколько непредсказуемым.

Twilight-Embrace-31B — мультимодальная модель на основе Gemma 4 31B IT, созданная Cyclone-Labs методом слияния четырёх моделей: google/gemma-4-31B-it, Cyclone-Labs/Eon-Blossom-V2-31B, UnstableLlama/Love-Aligned-31B и ReadyArt/Dark-Scarlett-v2.0-31B. Модель использует плотную архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration, распространяется в формате Safetensors и предназначена прежде всего для ролевого взаимодействия и художественного письма. Модель подходит для диалогов с персонажами, эмоциональных сцен, интерактивной прозы и создания длинных историй с развивающимися героями и несколькими сюжетными линиями. Она может вести мрачные и реалистичные сюжеты; автор отмечает, что в ролевых сценах модель может занимать спорящую позицию, а при написании длинных историй часто стремится к восстановительной развязке. Метаданные указывают на поддержку изображений, но README описывает главным образом текстовые творческие сценарии. Размер модели — 31 млрд параметров, формат весов — bfloat16. Лицензия Apache-2.0. В README не приведены сведения о поддерживаемых языках и длине контекста.

Walkyrie-1.3B-v2.0 — диффузионная модель для генерации изображений по текстовым описаниям, разработанная kpsss34 как дообучение Walkyrie-1.3B-v1.0. Модель запускается через Diffusers; карточка также указывает поддержку узла ComfyUI. В README отмечено улучшенное понимание анатомии и возможность выполнять генерацию за 12–28 шагов. Поддерживается только CFG 1.0. Модель ориентирована на создание изображений по текстовым промптам; язык карточки — английский. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель canlinzhang/wav2vec2_speech_emotion_recognition_trained_on_IEMOCAP — дообученная на IEMOCAP модель wav2vec2 для классификации эмоций в речи. Она принимает аудиозаписи, нормализованные по громкости и дополненные шумом, изменением высоты тона и растяжением; перед обучением аудио обрезали или дополняли до 8 секунд. Модель различает четыре класса: радость, гнев, грусть и нейтральное состояние; класс frustration не включён. Модель основана на facebook/wav2vec2-base и содержит 113,3 млн параметров. В независимом от говорящего разделении Ses05F использовался для валидации, а Ses05M — для тестирования. В README указана точность около 67% на валидации после 10 эпох. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не описаны.

Wayfarer-2-12B — дообученная LatitudeGames модель для текстовых приключений, интерактивной прозы и ролевых сценариев. Она основана на Mistral Nemo Base 2407, содержит 12,1 млрд параметров и использует архитектуру Mistral с генерацией текста. Модель дообучали методом SFT на данных текстовых приключений Wayfarer, эмоционально сбалансированных ролевых диалогах и небольшой подборке инструкций; карточка также указывает поддержку чата и контекст до 131 072 токенов. Модель рассчитана на повествование от второго лица в настоящем времени. Она замедляет темп событий, отвечает более длинными и подробными фрагментами и допускает неудачи, конфликты и гибель персонажей, поэтому подходит для историй с ощутимыми последствиями действий игрока. Основной язык карточки — английский. Модель может хуже работать с повествованием от других лиц и в других временах. Указанная лицензия — Apache-2.0.

WeirdCompound-v1.7-24b — плотная языковая модель семейства Mistral на 23,4 млрд параметров, созданная автором карточки путём многоэтапного слияния предварительно обученных и дообученных моделей с помощью mergekit. В качестве основы использована TheDrummer/Cydonia-24B-v4.2.0; среди компонентов также указаны модели для повествования и ролевых диалогов, следования инструкциям, приключенческих сценариев и стилизованной художественной прозы. Модель предназначена для генерации текста в формате чата, в частности для творческого письма и ролевых бесед. Модель распространяется в формате safetensors, работает через Transformers и имеет заявленный контекст 131 072 токена. Автор описывает версии как различающиеся по стилю и отмечает, что новая версия не обязательно лучше предыдущих. Сведения о лицензии и специальных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Модель thunderboltc/whisper_sanlish_augmented_test1 разработана на основе openai/whisper-small и дообучена для распознавания речи на сантали с выводом транскрипции в IPA/Sanlish. Это модель семейства Whisper для преобразования аудио в текст; при оценке на тестовой выборке из 193 примеров указаны WER 33,02% и CER 7,84%. Для обучения использовалось 3 094 примера, для валидации — 193. Модель предназначена для транскрибирования речи на сантали с передачей произношения в формате IPA/Sanlish. В метаданных указан формат весов safetensors и базовая модель Whisper-small. Лицензия в предоставленных данных не описана.

ZaraRerank — англоязычный кросс-энкодер-реранкер, разработанный Brigham Young University–Idaho для поиска по Стандартным трудам Церкви Иисуса Христа Святых последних дней. Модель принимает вопрос и текст кандидатного стиха вместе и оценивает их релевантность; её предполагаемый сценарий — перестановка результатов ZaraEmbed, обычно среди 100 кандидатов. Это дообученная ZaraBERTa на архитектуре RoBERTa с 24 слоями, размером 456,1 млн параметров и одним выходным логитом. Контекст модели — 514 токенов; в описанном авторами режиме использования вход ограничивается 128 токенами. В тестах авторов связка ZaraEmbed и ZaraRerank поставила правильный стих на первое место в 243 из 289 вопросов без имён и в 222 из 289 вопросов с именами и описаниями событий. Это результаты конкретных тестов, а не гарантия качества для любых запросов. Модель обучена на общедоступных текстах; заголовки глав, сноски и церковные учебные материалы не использовались. Она предназначена для исследований и как вспомогательное средство личного изучения Писания, но не является доктринальным авторитетом или официальной публикацией Церкви. Лицензия — MIT.

Модель c-ho/2026-09-15-crf-classweights-clean — дообученная версия FacebookAI/xlm-roberta-large для классификации токенов. В архитектуре используется BertCRFForTokenClassification, а веса опубликованы в формате safetensors. По метрикам и названиям классов модель предназначена для выявления и разметки лингвистических терминов и понятий в тексте: например, морфологических, синтаксических, семантических и фонологических явлений. Размер модели — 658,7 млн параметров, максимальный контекст — 514 токенов; базовая XLM-RoBERTa поддерживает 100 языков, однако язык данных дообучения в карточке не раскрыт. На оценочной выборке указаны F1 0,7982, точность 0,7802 и полнота 0,8170; качество заметно различается между классами, включая F1 0 для Graphemicphenomenon. Модель выпущена под лицензией MIT.

Aʟʙᴇʀᴛɪ — многоязычная языковая модель для анализа поэзии, разработанная Javier de la Rosa и Álvaro Pérez Pozo. Это модель BERT с архитектурой BertForMaskedLM, дообученная на основе bert-base-multilingual-cased и обученная с задачей masked language modeling на корпусе PULPO. Она предназначена для заполнения пропусков в тексте и как основа для последующей тонкой настройки под конкретные задачи анализа поэзии. Модель содержит 205,1 млн параметров и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. Поддерживает испанский, французский, итальянский, чешский, португальский, английский, арабский, финский, немецкий, русский, венгерский и китайский языки. Доступны веса в форматах PyTorch, Flax и safetensors. Лицензия — CC-BY 4.0.

Lambent/arsenic-nemo-unleashed-12B — дообученная модель на архитектуре Mistral Nemo с 12,1 млрд параметров, созданная на основе MarinaraSpaghetti/NemoMix-Unleashed-12B. Автор описывает её как DPO-настройку на смеси gutenberg-dpo и toxic-dpo для художественного письма и ролевых диалогов; модель усиливает классическую, местами архаичную стилистику, особенно в поэзии. Поддерживает генерацию текста и чат; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Автор сообщает о работе с контекстом до 32 тыс. токенов при корректной настройке RoPE. Метаданные каталога указывают нативный контекст 1 024 000 токенов, но README подтверждает испытания только до 32 тыс., поэтому более длинный контекст не следует считать проверенным автором. Возможный побочный эффект DPO-настройки — краткие переходы на арабский язык в диалоге. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

ARTificialJourney-v1.0-768 — модель генерации изображений на основе Stable Diffusion, опубликованная Kaludi. Она обучена примерно на 100 вручную отобранных изображениях размером 768×768 и настроена на создание крупных портретов и пейзажей по текстовому описанию. Для получения характерного результата автор рекомендует добавлять к запросу фразу «artificial-journey style» и подробно описывать сцену. Лучше всего подходят разрешения 768×768, 1024×768 и 768×1024. Модель доступна в форматах Diffusers, PyTorch и Safetensors; лицензия — CreativeML OpenRAIL-M. Модель слабо подходит для полнофигурных портретов, поскольку обучающие изображения преимущественно показывают крупные планы. README не приводит оценки качества или подробностей о базовой версии Stable Diffusion.

Astral-Arcanist-12B — слитая модель семейства Mistral, созданная Vortex5 из Stellar-Witch-12B, Red-Synthesis-12B, Aurora-Mirage-12B и Darklit-Maiden-12B. Модель содержит 12,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для ролевого общения с эмоциональной выразительностью, создания атмосферной художественной прозы и написания структурированных длинных рассказов. Она поддерживает чатовый формат и работает с текстом на входе и выходе. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. README не сообщает о языках обучения или специальных ограничениях качества; пригодность для конкретного языка следует проверять отдельно.

Bigger-Body-70b — экспериментальная разговорная модель от allura-org, дообученная на Meta Llama 3.3 70B Instruct. Она предназначена для ролевого общения и адаптивного воспроизведения персонажей, в том числе для сценариев и нарративов в стиле Playtime Playground. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и принимает контекст до 131 072 токенов. README указывает нативное качество английского языка и более слабую поддержку китайского; метаданные также отмечают эти языки и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых ролевых сценариев и генерации художественного текста с заданной персоной. README предупреждает о чрезмерном погружении в назначенные роли и возможном проявлении искажённых фрагментов памяти, поэтому поведение следует контролировать при инициализации персонажа. Используется шаблон чата Llama 3 Instruct. Лицензия — llama3.3.

AdaptLLM/biomed-Qwen2.5-VL-3B-Instruct — мультимодальная модель для биомедицины, разработанная AdaptLLM на основе Qwen2.5-VL-3B-Instruct. Это плотная модель с архитектурой Qwen2.5-VL, примерно 3,1 млрд параметров и контекстом до 128 000 токенов; она принимает изображения и текст и формирует ответы на естественном языке в диалоге. Модель предназначена для вопросов и ответов по биомедицинским изображениям и другим визуальным материалам, а также для адаптации мультимодальных моделей к предметной области биомедицины. В README описано дообучение базовой модели на наборе AdaptLLM/biomed-visual-instructions в течение одной эпохи. Для корректного использования изображения следует помещать в начало инструкции; README также указывает на поддержку обработки видео в инструментарии базовой модели, но заявленная задача репозитория — image-text-to-text. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют. Она предназначена для исследовательских и вспомогательных сценариев в биомедицине; ответы не следует считать клиническими рекомендациями без независимой проверки.

Cakrawala-Llama-3.1-70B — языковая модель NarrativAI, дообученная методом QLoRA на базе meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct. Она предназначена для ролевых диалогов и взаимодействия персонажей: генерирует подробные реплики, описания действий, мимики, обстановки и эмоциональных реакций, стараясь сохранять голос и точку зрения персонажа в продолжительных сценах. Обучение проводилось на 13 000 диалоговых пар длиной не менее 12–13 ходов, в течение двух эпох. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 69,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленный размер контекста — 131 072 токена. В метаданных указан английский язык. Лицензия — MIT. Для запуска требуется совместимая с крупной моделью вычислительная инфраструктура; в README приведены сведения об обучении на восьми GPU H100.

CalliopeDS-L2-13B — модель генерации текста на архитектуре Llama 2, созданная DS-Archive слиянием весов пяти моделей: airoboros-l2-13b-2.2, chronos-13b-v2, Nous-Hermes-Llama2-13b, limarp-llama2-v2 и pygmalion-2-13b. Для слияния применён метод TIES с настройкой весов и инструмент mergekit. Модель предназначена для творческого письма и ролевых диалогов, сохраняя общие способности к пониманию инструкций и контекста. Она формирует развёрнутые описательные ответы; в качестве формата запроса можно использовать Alpaca с описанием персонажа. Модель содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 4096 токенов. В карточке указан английский язык и лицензия AGPL-3.0. Разработчик предупреждает о возможных предубеждениях, характерных для нишевых ролевых форумов и базовой модели. Модель не предназначена для получения фактических сведений или советов; качество конкретных сценариев в карточке не гарантируется.

calm3-22b-RP-v0.1 — модель Aratako для ролевых диалогов, дообученная методом QLoRA на базе cyberagent/calm3-22b-chat. Она использует архитектуру Llama с 22,1 млрд параметров и принимает текстовые сообщения в формате ChatML; заявленная длина контекста — 16 384 токена. В обучении использованы японские и англоязычные наборы диалогов для ролевых сценариев. Модель предназначена для ведения ролевых бесед по заданным персонажам, сеттингу и сценарию. Она генерирует текстовые ответы и поддерживает японский и английский языки. Опубликована в формате safetensors; лицензия CC-BY-NC-SA 4.0 запрещает коммерческое использование и, согласно карточке, использование в качестве конкурента сервисам OpenAI и Anthropic.

Code-as-World-VL-9B — мультимодальная модель MirroS-Lab, дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-9B для понимания физических сцен и количественных рассуждений по видео и изображениям. Рекомендуемый формат видеовхода — 16 кадров; веса представлены в BF16 Safetensors. Модель предназначена для исследовательских задач: оценки физических свойств сцен, измерений и количественных ответов по визуальным данным. Она может принимать видео с кадрами и изображения, а также текстовые вопросы, и формировать текстовые ответы. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. Ответы могут быть неточными и требуют независимой проверки, особенно перед использованием в сценариях, критичных для безопасности.

Cosmos-Predict2-2B-Text2Image — диффузионная модель NVIDIA для генерации изображений по текстовому описанию. Это 2-миллиардная версия семейства Cosmos-Predict2, предназначенного для создания мировых сцен и поддержки разработки Physical AI. Модель построена на диффузионном трансформере, который денойзит представления в латентном пространстве. Текст задаёт сцену и её объекты через механизм cross-attention. На вход подаётся текст длиной менее 300 слов; по умолчанию модель создаёт цветное изображение 1280 × 704 пикселя в формате JPG. Для работы рекомендованы системы с GPU NVIDIA; протестирована точность BF16. Модель предназначена для визуализации описанных сцен и как компонент разработки приложений для генерации миров. Среди ограничений — артефакты при генерации изображений высокого разрешения и неточное представление пространства и физических взаимодействий, поэтому результат может быть непригоден для реалистичного моделирования физических законов и сложной динамики. NVIDIA указывает лицензию NVIDIA Open Model License, допускающую коммерческое использование при соблюдении её условий.

Crimson-Constellation-12B — языковая модель Vortex5, созданная слиянием четырёх моделей семейства Mistral: Maroon-Sunset-12B, Scarlet-Seraph-12B, Amber-Starlight-12B и Shining-Seraph-12B. Это плотная авторегрессионная модель на 12,1 млрд параметров; для токенизатора используется Shining-Seraph-12B. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и предназначена для диалогов, ролевого взаимодействия и творческого письма. Основные сценарии — создание структурированных длинных историй, атмосферной прозы и эмоционально выразительных ролевых диалогов. В метаданных указаны библиотека Transformers, формат Safetensors и лицензия Apache-2.0. README не описывает языковое покрытие и не приводит оценки качества; специализация карточки — повествовательная генерация, поэтому пригодность для других задач не подтверждена.

Dans-AdventurousWinds-7b — языковая модель Dans-DiscountModels для создания текстовых приключенческих игр. Она дообучена на Mistral-7B-v0.1 с использованием подготовленных версий датасетов Floyd и Choose-Your-Story из набора Skein Text Adventure. Модель поддерживает традиционный формат приключения с описанием жанра и тегами, вводом игрока и ответами модели. Модель рассчитана на ведение интерактивного сюжета: она может давать как краткие ответы, так и развёрнутые, похожие на прозу описания. Переключение стиля задаётся отдельным системным сообщением. Это текстовая модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; поддерживаемый язык по карточке — английский. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов зависит от заданного формата и инструкций; README не приводит оценок качества или подробных ограничений.

DeTikZify-DS1.3b — языковая модель, разработанная для автоматического преобразования эскизов и готовых научных иллюстраций в редактируемые программы графики TikZ с сохранением их смысла. Модель создана на основе DeepSeek Coder 1.3B и дообучена на наборе данных DaTikZv2; в метаданных указана плотная архитектура DetikzifyForCausalLM и 1,3 млрд параметров. Модель предназначена для генерации кода TikZ по визуальному содержимому, например при воссоздании научной фигуры в виде редактируемого исходного кода. Карточка не описывает входной формат изображения, поэтому возможности чтения изображения нельзя уверенно указать по имеющимся данным. Контекст модели составляет 16 384 токена. Лицензия указана как other, конкретные условия использования в карточке не раскрыты.

Diabetica-7B — специализированная диалоговая языковая модель WaltonFuture для задач, связанных с диабетом. Она создана дообучением Qwen/Qwen2-7B-Instruct на наборе WaltonFuture/Diabetica-SFT; модель имеет 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы о диабете, поддержки обучения пациентов, обсуждения лечения и управления лекарствами, а также рекомендаций по образу жизни. В README заявлены оценка на комплексных тестах и клинические испытания, однако конкретные результаты и подробности проверки в карточке не приведены. Модель генерирует текст и рассчитана на диалоговое применение. Лицензия — MIT. Она может помогать с медицинской информацией, но карточка не устанавливает клинических ограничений или гарантий безопасности, поэтому её ответы не следует считать подтверждёнными медицинскими рекомендациями.