IV.5Образование и развитие навыков

Eclipsed-Phoenix-26B-A4B — экспериментальная производная модель Cyclone Labs на базе Phoenix-X. Автор сообщает, что в последних четырёх MoE-слоях экспертов выполнены небольшие структурированные изменения, отобранные сравнением нескольких вариантов с исходной моделью. В метаданных архитектура обозначена как Gemma4ForConditionalGeneration, а формат весов — safetensors. Модель предназначена для ролевых диалогов, взаимодействия с персонажами, написания художественной прозы и диалогов, построения мира и интерактивных сюжетов. По описанию автора, она склонна к более стилизованному тексту, выраженному подтексту и менее предсказуемым повествовательным ходам, чем Phoenix-X; также может выбирать более мрачные или неоднозначные направления. Метаданные указывают поддержку изображений и диалоговый режим, однако README не уточняет сценарии работы с изображениями. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. В README она названа экспериментальной; результаты генерации могут заметно отличаться от исходной модели и варьироваться по стилю и направлению повествования.

FIBO-Edit — модель редактирования изображений от Bria AI на основе семейства FIBO. Она принимает исходное изображение и структурированные инструкции в формате JSON на основе Visual GenAI Language (VGL), а также может использовать маску для точечного изменения области. Модель рассчитана на управляемые и повторяемые правки: например, изменение освещения, композиции, стиля или отдельных объектов с сохранением остальной сцены. Модель имеет 8 млрд параметров и запускается через библиотеку Diffusers. README описывает обновлённые веса с улучшенной согласованностью идентичности и качеством деталей, а также вариант локальной подготовки JSON-инструкций; в локальном режиме редактирование с маской не поддерживается. Репозиторий доступен для некоммерческого использования по лицензии, указанной в карточке; коммерческое применение предлагается через отдельную лицензию Bria AI.

FlowDIS — модель сегментации изображений, разработанная Picsart AI Research. Она выделяет передний план и может использовать текстовую подсказку, чтобы уточнить, какие объекты следует оставить на переднем плане. Модель предназначена для удаления фона и выделения объектов на изображениях, в том числе когда без подсказки неоднозначно, какой элемент нужно сохранить. В метаданных указаны библиотека flowdis и набор данных DIS5K; веса представлены в формате safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить в репозитории модели.

Flux2-Klein-9B-True-V3 — дообученная версия black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B, разработанная wikeeyang. Это диффузионная модель для генерации изображений по текстовому описанию, доступная через библиотеку Diffusers и ориентированная на работу с английскими и китайскими запросами. Модель также поддерживает редактирование изображений по инструкциям, включая замену одежды и отдельных элементов, а при использовании LoRA — задачи Tryon/Tryoff, замены лиц и другие специализированные преобразования. По заявлению автора, версия V3 улучшает эстетику и композицию и устраняет часть проблем, присутствовавших в V1 и V2. Указан размер базовой модели — 9B параметров; также доступны варианты Int8-квантизации, предназначенные для ускорения инференса и загрузки в ComfyUI. Для точного редактирования отдельных областей можно применять маски совместно с LoRA. Подробные требования к аппаратному обеспечению, максимальное разрешение и точные параметры контекста в README не указаны. Модель распространяется по Apache-2.0 в метаданных карточки, однако в разделе лицензирования отдельно указано, что использовать её следует в соответствии с некоммерческой лицензией FLUX от Black Forest Labs. Поэтому для практического применения необходимо ориентироваться на условия этой лицензии; коммерческое использование README не разрешает.

XLabs-AI/flux-ip-adapter-v2 — адаптер IP-Adapter для модели FLUX.1-dev, разработанной Black Forest Labs. Он предназначен для генерации и преобразования изображений с использованием входного изображения как визуального условия, чтобы влиять на содержание и стиль результата. Модель поддерживает сценарии image-to-image и может применяться через официальный репозиторий XLabs-AI или пользовательские узлы для ComfyUI. Адаптер обучался с сохранением соотношения сторон на разрешении 512×512 в течение 150 тысяч шагов и на разрешении 1024×1024 в течение 350 тысяч шагов. Для работы в ComfyUI требуются совместимые узлы x-flux-comfyui и модель визуального энкодера CLIP-L на базе OpenAI CLIP ViT-L/14. Выпущенная версия v2 предназначена для непосредственного использования в ComfyUI. В README указаны английский язык и обучающие наборы CaptionEmporium/coyo-hd-11m-llavanext и CortexLM/midjourney-v6; сведения о размере параметров, точном устройстве архитектуры и длине контекста не приведены. К сильным сторонам относятся управление генерацией на основе референсных изображений, поддержка рабочих процессов FLUX.1-dev и интеграция с ComfyUI. Модель находится в статусе beta: качество результата не гарантируется с первой попытки, а для улучшения генераций может потребоваться многократный подбор силы воздействия IP-Adapter. В начале README указана лицензия Apache-2.0, однако далее уточняется, что веса распространяются на условиях некоммерческой лицензии FLUX.1-dev; перед использованием следует руководствоваться условиями лицензии базовой модели.

François-Huali 12B V2 — языковая модель Delta-Vector для диалогового ролевого взаимодействия и творческого письма. Это дообученная модель семейства Mistral с плотной архитектурой и 12,1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Модель обучена на прозе, романах, ролевых диалогах и других творческих текстах, а KTO-настройка направлена на связность и выразительность прозы. Для диалога используется формат ChatML. Модель рассчитана на создание художественных сцен и продолжение ролевых историй с поддержанием персонажей и развитием сюжета. Автор описывает желаемый стиль как более краткий и свежий по сравнению с другими моделями линейки NeMo. Обучение проведено в течение одной эпохи на восьми GPU H200. В карточке не указана лицензия, поэтому условия использования по ней установить нельзя.

DazzlingXeno/G2-Xeno-SimPO-27b — объединённая автором модель на базе Gemma 2 для генерации текста, в первую очередь рассказов и художественной прозы. Автор сообщает, что сначала объединил Steelskull/G2-DA-Nyxora-27b-V2 и nbeerbower/gemma2-gutenberg-27B методом SLERP, а затем объединил полученную модель с AALF/gemma-2-27b-it-SimPO-37K. В каталожных метаданных указаны 27,6 млрд параметров и архитектура Gemma2ForCausalLM; модель рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель подходит для написания рассказов и другой творческой прозы в формате текстового диалога. Автор оценивает её как достаточно удачную для повествования, однако отмечает, что проверял её ограниченно. Доступны веса safetensors; README называет библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

beezu/G4-MeroMero-v2-31B-mlx-bf16 — конвертированная в формат MLX модель на основе дообученной Gemma 4 31B от Stardom. Она предназначена прежде всего для творческого письма и многоходового ролевого взаимодействия: помогает создавать разнообразные продолжения историй и персонажей, поддерживает режимы thinking и no-think. В карточке указано, что модель сохраняет результаты базовой Gemma 4 на IFEval, GSM8K и MMLU-Pro, хотя автор отмечает возможное снижение качества рассуждений в особенно интенсивных ролевых сценах. Модель имеет плотную архитектуру Gemma4 и доступна в виде весов safetensors для MLX; исходная модель была преобразована с помощью mlx-lm 0.31.3. В README приведены настройки сэмплирования для SillyTavern и описан процесс обучения исходной модели: SFT, слияние, два этапа GRPO и on-policy SFT. Для этой публикации указана лицензия Apache-2.0. Язык интерфейса и поддерживаемые языки в материалах явно не перечислены.

G4-Starry-Ocean-12B — мультимодальная диалоговая модель на 12 млрд параметров, созданная Vortex5 слиянием google/gemma-4-12B-it, UnstableLlama/Semancer-12B и ewald1976/G4-12B-Station-Keeper. Она предназначена прежде всего для атмосферного художественного письма, длинных структурированных повествований и эмоционально выразительных ролевых диалогов. Модель поддерживает чат и обработку изображений; в метаданных указана архитектура Gemma4 Unified и формат Safetensors. Модель подходит для создания художественных сцен и интерактивных персонажей. Контекстная длина и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не обозначены. Лицензия — Apache-2.0.

electroglyph выпустил дообученную модель Gemma 4 26B A4B IT для генерации художественной прозы. Модель обучали около 40 часов с помощью Unsloth на AMD MI300X: применили LoRA ранга 16 с alpha 32 и дообучали как рассуждения, так и завершения. Для обучения использовали около 250 тысяч примеров из частной подборки любимых книг и дополнительный набор для поддержания структурированного вывода. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и, согласно метаданным, принимает изображения вместе с текстом. Основной сценарий из карточки — написание рассказов и фрагментов заданной длины по теме или в заданном стиле. Карточка отмечает, что результат лишь немного лучше результата базовой модели и всё ещё бывает небрежным. Лицензия — Apache-2.0.

Gemma4-Gutenberg-26B-A4B-i1-GGUF — это набор квантованных файлов GGUF модели Gemma4-Gutenberg-26B-A4B, разработанной nbeerbower и подготовленной в формате GGUF пользователем spiritfather. Модель основана на Gemma 4 26B A4B Instruct от Google: исходный LoRA-адаптер объединён с текстовой языковой моделью, извлечённой из мультимодальной базы, после чего выполнено квантование. В карточке указано, что модель предназначена для генерации текста, творческого письма и ролевых сценариев; её оценивали на CaliperBench по качеству прозы, ролевому взаимодействию и готовности следовать творческим запросам, а не по общей интеллектуальной эффективности. Доступен английский язык. Архитектурные детали, размер контекста и точные характеристики мультимодальности для итоговой GGUF-модели не указаны; известно лишь обозначение 26B A4B и то, что опубликованный вариант представляет собой текстовую модель. Набор включает варианты IQ- и стандартного квантования объёмом примерно от 8,3 до 22,6 ГБ. Взвешенное imatrix-квантование должно лучше сохранять качество на низких разрядностях, тогда как на уровнях Q5/Q6 преимущество над статическим квантованием минимально. В качестве компромисса между размером, скоростью и качеством рекомендован Q4_K_M. Сильной стороной модели является специализация на творческом письме и ролевом взаимодействии, а также широкий выбор вариантов квантования для локального запуска. Ограничения включают неизвестные параметры контекстного окна, неполное описание возможностей и вероятное снижение качества у самых низкоразрядных вариантов. Лицензия указана как gemma; дополнительные условия использования в README не раскрыты.

Anjoe/german-poetry-gpt2 — языковая модель семейства GPT-2, дообученная на базе dbmdz/german-gpt2 для генерации текста. Её можно использовать для создания немецких стихотворных текстов и продолжения поэтических фрагментов. Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальный контекст составляет 1024 токена. В карточке указаны PyTorch и safetensors, лицензия — MIT.

GOAT-70B-Storytelling — языковая модель, обученная лабораторией GOAT.AI как основа автономного агента для написания историй. Она предназначена для создания связных рассказов, книг, романов и сценариев по планам сюжета, профилям персонажей, их отношениям и другим вводным данным. Модель использует плотную архитектуру LLaMA 2 с примерно 68,7 млрд параметров и контекстом 4096 токенов. Она принимает текстовые описания и генерирует текст; в карточке указано применение для авторов историй, а также использование через Transformers или Spaces. Языки, на которых модель специально обучена, не обозначены. Модель может генерировать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому её не следует использовать как источник достоверных фактов. Лицензия — llama2.

itsthenewmeta/gpt2-tiny-stories — небольшая авторская GPT-2-модель, обученная разработчиком с нуля на наборе TinyStories. Это первая модель разработчика; обучение ограничилось предобучением и заняло около семи часов на RX 9070 XT. Модель предназначена для генерации текста и коротких историй на английском языке. Она использует архитектуру GPT2LMHeadModel и принимает текстовый контекст длиной до 512 токенов, выдавая продолжение текста. Обучение на TinyStories ориентирует её на простые повествования. Карточка не сообщает о дополнительной настройке под диалог или другие задачи, а также не приводит лицензию. Масштаб модели не указан; предобучение само по себе не подтверждает качество или пригодность для практического применения.

Haru v3 student-base — компактная авторегрессионная языковая модель семейства Haru Dense, разработанная alice-noa-chan. В метаданных указано 23,5 млн параметров, а в README — 13 688 705; контекстное окно составляет 1024 токена. Архитектура использует полное причинное внимание, QK RMSNorm, SwiGLU и инкрементальный KV-кэш; веса сохранены в формате safetensors и FP32. Модель предназначена прежде всего для продолжения корейских детских историй. Она обучалась на 480 509 952 токенах; отбор чекпойнта основывался на проверке историй, хотя общие языковые корпуса поддерживают беглость текста. Это базовая версия без chat fine-tuning, поэтому она продолжает текст, а не рассчитана на диалоговый шаблон. Модель можно использовать для короткой генерации на корейском языке в пределах общего лимита 1024 токена на вход и генерацию. Лицензия весов и включённого исходного кода — MIT. В README указано, что обучение и итоговая оценка завершены, и приведён результат проверки историй BPC 0,949. Модель выбрана среди двух студенческих архитектур по скорости генерации на CPU, но оценка основана на одном seed и не измеряет разброс между запусками. Обучающие корпуса не опубликованы, а утверждений о превосходстве над сопоставимыми моделями автор не делает.

HiDream-I1-Full-gguf — это GGUF-конверсия модели HiDream-I1-Full, разработанной HiDream.ai и квантизированная пользователем city96. Модель предназначена для генерации изображений по текстовому описанию и используется в сценариях text-to-image, в частности через пользовательский узел ComfyUI-GGUF для ComfyUI. В README не указаны точная архитектура, количество параметров, поддерживаемые разрешения, размер контекста и конкретные типы квантизации файлов. В качестве языка указан английский. Для работы требуются файлы модели, а также VAE и дополнительные компоненты, доступные в отдельном репозитории Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI. Лицензия модели — MIT.

HunyuanVideo-1.5-Diffusers-720p_i2v — версия модели HunyuanVideo 1.5 для преобразования изображения в видео, размещённая сообществом hunyuanvideo-community. Репозиторий предназначен для запуска через Diffusers и содержит веса в формате safetensors; README отмечает использование масок внимания для последовательностей переменной длины и рекомендует эффективный backend внимания для лучшей производительности. Модель подходит для создания видео на основе исходного изображения. В доступной карточке нет сведений о размере, поддерживаемых языках, длине видео или дополнительных условиях генерации. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в файлах репозитория и лицензии.

Illustrious XL v1.0 — модель генерации изображений по тексту от OnomaAI, основанная на архитектуре Stable Diffusion XL и дообученная на Illustrious XL v0.1. Она предназначена для создания детализированных изображений по описаниям на естественном языке, тегам в стиле Danbooru или их сочетанию. Модель поддерживает разрешения от 512×512 до 1536×1536 и совместима с LoRA и модулями ControlNet, обученными для Illustrious v0.1. Модель рассчитана на художников и разработчиков, которым нужна гибкая основа для генерации изображений и дальнейшего дообучения под конкретный стиль или задачу. В README указана лицензия MIT. Карточка описывает высокое нативное разрешение и гибкий ввод промптов, но не приводит независимых оценок качества; совместимость дополнений заявлена для версий, обученных на Illustrious v0.1.

Vrizzo/indian-art-sd-model — модель генерации изображений по текстовому описанию, разработанная Vrizzo и дообученная на базе Stable Diffusion v1.5 для создания изображений в традиционных индийских художественных стилях. Она предназначена для иллюстраций в стилях Мадхубани, Варли, ранголи, могольской миниатюры, Танджавура и Паттачитры, а также для сцен индийских праздников и изображений традиционных танцоров. Модель использует архитектуру Stable Diffusion и доступна в форматах Diffusers и SafeTensors. Рекомендуемый размер изображения — 512×512 пикселей; карточка советует использовать 25–40 шагов генерации и guidance scale 7–9. Для наилучшего результата в запросе стоит явно указывать художественный стиль. Фотореалистичные человеческие лица не являются сильной стороной модели. Модель распространяется по лицензии CreativeML OpenRAIL-M; условия лицензии следует учитывать при использовании и распространении сгенерированных изображений.

ISRO-SpaceAI-v1 — это специализированная текстовая instruct-модель на 7 млрд параметров, разработанная Anoopsingh53 и представленная в GGUF-квантизированных версиях пользователем mradermacher. Модель ориентирована на генерацию и обработку текста по темам космоса, астрономии, астрофизики, космологии, гелиофизики, океанографии и дистанционного зондирования Земли. Среди возможных сценариев — ответы на научные вопросы, работа с материалами об индийских космических миссиях ISRO, анализ тем, связанных с NASA, Aditya-L1, Chandrayaan-3, Oceansat-3, SAR- и радиолокационными данными, наводнениями, экзопланетами и телескопом Kepler. В качестве базовой модели указана Anoopsingh53/ISRO-SpaceAI-7B-Instruct. При обучении или дообучении использовались датасеты UniverseTBD/arxiv-qa-astro-ph и Anoopsingh53/isro-space-ocean-dataset; также заявлена технология QLoRA. Поддерживаются английский и хинди. Это текстовая, а не мультимодальная модель, а точный размер контекста в README не указан. Доступны варианты с разными уровнями квантизации, примерно от 2,0 до 6,4 ГБ: версии с более высокой точностью обычно требуют больше памяти, тогда как низкобитные варианты компактнее, но могут заметно терять в качестве. Для баланса скорости, размера и качества рекомендована версия i1-Q4_K_M. Модель подходит для локального запуска через совместимое с GGUF программное обеспечение и предоставляет широкий выбор квантизированных файлов. Ограничения включают неизвестные показатели качества, отсутствие сведений о точности научных ответов и возможные ошибки или устаревшие сведения в специализированных областях; результаты следует проверять по надежным источникам. Лицензия базовой модели указана как Apache-2.0.

Omarrran разработал модель Koshur Diacritizer ByT5 Small — дообученную на Kashmiri/Koshur версию байтовой модели ByT5-small для восстановления диакритических знаков. Она преобразует текст на кашмири без диакритики в текст с диакритикой, используя архитектуру T5 для последовательного преобразования текста. Размер модели — 364,6 млн параметров; модель работает с текстом и загружается через Transformers. По оценке авторов, средняя точность по оценкам рецензентов составляет около 77,5%; на тестовом наборе из 1150 предложений частота ошибок по буквам с диакритикой (DER marked) составила 20,12%. Байтовая токенизация помогает сохранять комбинируемые знаки письма персо-арабской графики. Ограничения включают ошибки на редких случаях и усечение длинных входов; защитная проверка в примере применения отклоняет выводы, меняющие согласный каркас исходного текста. Лицензия — Apache-2.0.

Модель nothingiisreal/L3-8B-dolphin-2.9.1-WritingPrompts — экспериментальная донастройка Dolphin 2.9.1 на базе Llama 3 с архитектурой LlamaForCausalLM. Она предназначена для генерации художественных историй по пользовательским сюжетным подсказкам; автор рекомендует задавать запрос в формате ChatML и начинать его с фразы «Write a story using this writing prompt:». В README указано, что модель обучалась на небольшом наборе материалов из r/WritingPrompts и r/DirtyWritingPrompts методом KTO для уменьшения шаблонного текста; также отмечено возможное улучшение ролевых диалогов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Лицензия — Llama 3 Community License.

LLAMA2 13B-Holodeck-1 — дообученная KoboldAI модель семейства Llama 2 для генерации текста. Она основана на Meta Llama 2 и обучена на корпусе примерно из 3000 электронных книг разных жанров; значительная часть примеров помечена жанровым префиксом. Модель подходит для продолжения художественных текстов и генерации прозы по заданному началу. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и 12,9 млрд параметров. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык; максимальный контекст составляет 4096 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в материалах репозитория.

DavidAU/Llama-3.2-3B-Instruct-NEO-SI-FI-GGUF — GGUF-версия инструкционной модели Llama 3.2 3B Instruct, доработанная с использованием набора данных NEO IMATRIX Science Fiction and Story для повышения творческих способностей. Модель предназначена для генерации художественных текстов, продолжения сцен, разработки сюжетов и подсюжетов, сторителлинга, ролевых сценариев и работы с жанрами научной фантастики, романтики и художественной прозы в целом. Модель имеет около 3 миллиардов параметров, поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и работает в режиме генерации текста. В карточке указана поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, китайского, японского, русского и корейского языков. Для корректной работы рекомендуется использовать шаблон Llama 3; применение других шаблонов может существенно изменить результат. Доступны различные варианты GGUF-квантизации, включая imatrix-кванты, причём качество и особенности генерации зависят от выбранного уровня квантизации. Сильными сторонами модели заявлены развитая креативность, способность создавать подробную прозу и прорабатывать персонажей, атмосферу и эмоциональные детали. Результаты заметно зависят от температуры, repetition penalty, выбранного кванта и длины запроса; чрезмерно высокие значения могут приводить к чрезмерно длинной или нестабильной генерации. Для модели рекомендуется repetition penalty не ниже 1.02, а для ролевых сценариев — примерно 1.05–1.08. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

LLaVAction-0.5B — мультимодальная модель для распознавания действий и ответов на вопросы по видео, разработанная исследователями EPFL. Она дообучена на наборе EPIC-KITCHENS-100-MQA и предназначена для видео, похожих на записи из этого набора, в частности сцен приготовления пищи и бытовой активности на кухне. Модель основана на LLaVA-OneVision с Qwen2; архитектура сочетает SO400M и Qwen2. Размер — около 494 млн параметров, контекст — 32 768 токенов. Она принимает видео и текстовые запросы и генерирует текстовые ответы на английском языке. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая требует указания авторства, распространения производных материалов на тех же условиях и ограничивает коммерческое использование.

Logos v6.1-SFT — исследовательская языковая модель для работы с религиозными текстами авраамических традиций. Её автор дообучил Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct методом QLoRA; модель на архитектуре Qwen2 содержит 7,1 млрд параметров и работает с контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалоговых ответов на вопросы о религиозных текстах, сравнения традиций, поиска ссылок на фрагменты, объяснения тафсира и понимания текстов на арабском, иврите, греческом, английском и латинском языках. Обучение включало корпус из 130 тысяч стихов, 30 тысяч инструктивных пар вопросов и ответов и экспериментальную настройку формата цитирования. Это исследовательская альфа-версия: точность цитирования низкая, точное воспроизведение стихов не освоено, а доля галлюцинаций высока. Модель не подходит для религиозных рекомендаций, фетв или авторитетного толкования; для дословных цитат README рекомендует использовать поиск с дополнением контекста (RAG).

agosh/LTX-2.5-Comfy-GGUF — конвертированное в формат GGUF представление модели LTX-2.5 от Lightricks для локального запуска, в том числе через ComfyUI. Репозиторий содержит варианты квантизации; метаданные указывают формат GGUF BF16, а README приводит примеры уровней Q2–Q8 и их примерных требований к памяти. Базовая LTX-2.5 предназначена для генерации видео по тексту и поддерживает синхронизированное создание видео и аудио по текстовым, графическим и видеовходам. Архитектура включает два потока DiT для видео и аудио с межмодальным вниманием, а также кодировщик текста Gemma 4 12B; заявлена генерация нескольких связанных кадровых сцен за один проход. README описывает модель как 22-миллиардную и указывает, что исходный трансформер BF16 занимает около 39 ГБ, тогда как варианты GGUF — примерно 11–23 ГБ; конкретные требования зависят от квантизации и конфигурации запуска. Подходит для локального создания роликов и связанных сцен по текстовым запросам, а базовая модель также поддерживает видеогенерацию с графическими и видеовходами. README предупреждает о заметном ухудшении качества вариантов Q2 и Q3 и указывает на дополнительную потребность в видеопамяти для контекста, VAE и кодировщиков текста. Лицензия в метаданных обозначена как other; точные условия следует сверить с карточкой модели и базовой моделью.

Lunaa — диалоговая языковая модель от автора beyoru, дообученная для ролевых бесед и общения от лица персонажей. Она основана на плотной архитектуре Qwen3 и содержит 3,7 млрд параметров; модель работает с текстом, поддерживает чат и контекст до 40 960 токенов. В README также упоминаются творческое письмо и рассказывание историй, а для заданного персонажа рекомендуется описать его в системном запросе. Модель может работать в режимах с рассуждением и без него через настройки Qwen3. В метаданных заявлены английский, китайский и вьетнамский языки, лицензия MIT. Карточка не содержит результатов оценки качества или подробностей о поведении в разных языках, поэтому пригодность для конкретного сценария стоит проверять на своих примерах.

kkkkk26/lustify_v9 — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная пользователем kkkkk26 на Hugging Face. Карточка размечает её как text-to-image и указывает совместимость с Diffusers и StableDiffusionXLPipeline; пример использования передаёт текстовый prompt в DiffusionPipeline и получает изображение. Модель предназначена для создания изображений по запросу пользователя. Репозиторий помечен как содержащий чувствительный контент и не предназначенный для всех аудиторий. В предоставленных метаданных указаны форматы Diffusers и safetensors; сведений о лицензии, точном размере, контексте и языках карточка не предоставляет.

Metharme 13b — инструкционная языковая модель на архитектуре LLaMA, выпущенная TehVenom на основе LLaMA-13B и весов PygmalionAI. Модель содержит 12,9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 2048 токенов. Она дообучена методом supervised fine-tuning на обычных инструкциях, ролевых диалогах и художественных историях; обученная LoRA объединена с базовой моделью, после чего веса квантизированы до 8 бит с помощью GPTQ. Модель предназначена прежде всего для творческого письма, ролевых сценариев и разговорного взаимодействия с управлением через инструкции на естественном языке. В карточке указаны английский язык и поддержка следования инструкциям. Для диалога используются специальные маркеры ролей, описанные в README. Модель может выдавать грубый, откровенный или социально нежелательный текст, а также фактически неверные или вводящие в заблуждение утверждения; безопасность и безвредность не были целью дообучения. README ограничивает заявленное назначение художественным письмом для развлечения. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.