IV.9Медиа, журналистика, культура, архивы и игры

Krea-2-LoRA-dotmatrix — адаптер LoRA, разработанный Krea для модели Krea 2. Он предназначен для генерации изображений в стиле монохромной точечной штриховки по текстовым описаниям и используется как дополнение к базовой модели Krea-2-Turbo через библиотеку Diffusers. Для активации стиля применяется триггерная фраза “Monochrome stippling style”. Адаптер содержит веса dotmatrix.safetensors и обучен на Krea-2-Raw, а демонстрационные изображения созданы на дистиллированной малошаговой версии Krea-2-Turbo за 8 шагов при guidance scale 0.0 и весе LoRA 1.0. Модель поддерживает сценарии текст-в-изображение и может применяться к различным сюжетам, включая персонажей, пейзажи, животных и сцены действия. В README указано, что заявленный язык — английский. Размер модели, точные параметры архитектуры и максимальная длина контекста не приведены. Сильная сторона адаптера — специализация на узнаваемом визуальном стиле при использовании базовой Krea-2-Turbo и небольшого числа шагов генерации. Ограничение заключается в необходимости совместного использования с совместимой базовой моделью и корректного применения триггерной фразы; сведения о других ограничениях качества и производительности отсутствуют. Лицензия указана как krea-2-community-license; подробные условия доступны по ссылке на файл лицензии в репозитории.

Krea-2-LoRA-neondrip — адаптер LoRA, разработанный Krea для модели Krea-2. Он предназначен для генерации изображений в pipeline text-to-image и добавляет к базовой модели характерный стиль neondrip с текстурированной абстрактной визуальной подачей, неоновыми акцентами и эффектом стекающей краски. Активация стиля выполняется триггерной фразой «Textured abstract style». Адаптер обучен на Krea-2-Raw, а использовать его рекомендуется с чекпойнтом Krea-2-Turbo. Вес адаптера поставляется в файле neondrip.safetensors. В демонстрационных примерах он применялся с Krea2Pipeline, 8 шагами инференса, guidance_scale 0.0 и весом LoRA 1.0. Модель поддерживает англоязычные текстовые запросы и предназначена для создания стилизованных сцен, пейзажей, портретов и других изображений. Для работы требуется совместимый стек Diffusers и базовая модель Krea-2-Turbo; самостоятельное использование адаптера без неё не предусмотрено. Лицензия указана как krea-2-community-license.

Krea-2-LoRA-rainywindow — адаптер LoRA для генерации изображений из текста, разработанный для моделей семейства Krea 2. Он предназначен для использования с базовой моделью krea/Krea-2-Turbo и добавляет визуальный стиль «rainy window», имитирующий сцену или изображение через дождливое окно. Для активации стиля используется триггерная фраза «rainy window style». Адаптер обучен на krea/Krea-2-Raw, а его веса доступны в файле rainywindow.safetensors. Модель подходит для создания художественных изображений по текстовым описаниям: пейзажей, персонажей, сцен с животными, архитектуры и сюжетных композиций. В README указано, что демонстрационные изображения были сгенерированы на Krea-2-Turbo за 8 шагов с guidance scale 0.0 и весом LoRA 1.0. Поддерживается библиотека Diffusers и pipeline Krea2Pipeline. Язык указан как английский; сведения о размере модели, максимальном контексте, дополнительных модальностях и точных ограничениях использования не приведены. Для работы требуется совместимая базовая модель Krea-2-Turbo. Лицензия обозначена как krea-2-community-license.

Krea2 Photorealistic Style LoRA Collection — набор адаптеров LoRA, разработанный пользователем WarmBloodAban для базовой модели krea/Krea-2-Turbo. Коллекция предназначена для генерации фотореалистичных изображений, включая портреты, косплей-фотографию, кинематографическое освещение, реалистичные текстуры кожи и материалов, а также профессиональные студийные композиции. В набор входят варианты Krea2_GrainGaze-portrait с плёночным эффектом, Krea2_DreamCos_Realism для реалистичной передачи света и теней в косплей-сценах и Krea2_Coser_portrait_photography для портретов в высоком разрешении. Модели ориентированы на использование в ComfyUI и согласованы с параметрами Krea2 Turbo. Рекомендуются вес LoRA 0,8–1, sampler Euler или DPM++ 2M Karras, 8 шагов и CFG 1. Точные сведения о размере, поддерживаемых языках, максимальном контексте и модальностях, кроме генерации изображений по тексту, не указаны. Сильные стороны коллекции — акцент на детализации кожи, естественных переходах теней, бликах, материальной фактуре и быстром инференсе. Ограничения включают зависимость от совместимой базовой модели и рабочего процесса ComfyUI, а также отсутствие подробных данных о датасете, оценках качества и границах применимости. В README одновременно указаны лицензии Apache-2.0 и OpenRAIL, поэтому перед использованием необходимо уточнить, какая лицензия относится к конкретным файлам и условиям распространения.

Krea-R-Turbo — производная модель для генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная пользователем realrebelai. Она создана на основе Krea-2-Turbo: в исходную модель объединены две авторские LoRA для стилизации, после чего результат был квантизирован. Это не оригинальный checkpoint Krea-2-Turbo. Модель предназначена прежде всего для создания фотореалистичных портретов с выраженной эстетической составляющей, сохраняя высокую резкость и детализацию, характерные для Krea-2-Turbo. Поддерживаются форматы full weights и GGUF; заявлена совместимость с экосистемой ComfyUI. В README указано, что модель работает с текстовыми запросами на английском языке. Размер, точная архитектура, объём контекста и перечень поддерживаемых модальностей не указаны. Сильные стороны модели — ориентация на фотореализм, портретную съёмку, визуальную эстетику и детализацию. Ограничения связаны с узкой специализацией на портретах, неизвестными характеристиками производительности и тем, что квантизация может влиять на качество по сравнению с полной версией. Модель распространяется по лицензии Krea-2 Community License; дополнительные условия следует проверить в файле лицензии по указанной ссылке.

kuno-royale-v2-7b — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная автором core-3 с помощью LazyMergekit из SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO. Слияние выполнено методом SLERP; модель предназначена прежде всего для генерации текста и ролевых диалогов, с акцентом на выразительную прозу. В карточке также приведены результаты тестов на нескольких бенчмарках, но автор отмечает, что личные ролевые тесты были перспективными. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. Автор сообщает о доступности GGUF-квантований в других репозиториях. Лицензия — CC BY-NC 2.0, которая ограничивает коммерческое использование. Данных о специально поддерживаемых естественных языках в карточке нет.

L3.1-Artemis-e2-8B — слитая языковая модель на архитектуре Llama, созданная сообществом mergekit-community методом Model Stock из нескольких предварительно обученных и диалоговых моделей. В качестве базовой использована ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.2; в слияние также вошли L3-Boshima-a, L3.1-Aglow-Vulca-v0.1-8B, L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B и Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ролевых сценариях. Она содержит около 7,5 млрд параметров, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Сведения каталога характеризуют базовую модель как ориентированную на ролевые игры с эмоционально тяжёлыми темами и сценариями спасения персонажей; описание конкретных возможностей и ограничений этой версии в README отсутствует. Лицензия в предоставленных данных не указана.

L3-Horizon-Anteros-v0.1-13B — экспериментальная слитая модель на основе семейства Llama 3, опубликованная kromvault. Она предназначена для генерации художественного текста и ролевых диалогов, особенно сюжетных сцен с подробными описаниями; также автор отмечает хорошее следование инструкциям. Модель объединяет несколько чекпойнтов для RP и написания историй методом DELLA и имеет архитектуру LlamaForCausalLM. Размер — 12,7 млрд параметров, контекст — 8192 токена. Модель работает с текстом и ориентирована на английский язык. Автор описывает её стиль как многословный, драматичный и слегка чувственный; модель рассчитана в том числе на откровенные ролевые сцены. Качество ответов зависит от карточки персонажа и примеров, а модель может говорить от имени пользователя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

L3MaidRPKraiKei-V1.65-8B — диалоговая языковая модель, созданная Kaoeiri методом слияния моделей через LazyMergekit с использованием метода TIES. В состав слияния входят Kaoeiri/L3MaidRPKraiKei-V1.6-8B, openlynn/Llama-3-Soliloquy-8B-v2 и Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2; в метаданных также указана mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated. Модель построена на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации и ролевых сценариев. В карточке отмечено, что объединённая модель обычно не тестируется; возможны ошибки словаря. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий.

DavidAU/L3-MOE-8X8B-Dark-Planet-8D-Mirrored-Chaos-47B-GGUF — текстовая языковая модель семейства Llama 3, разработанная DavidAU и опубликованная в формате GGUF; квантизацию выполнил mradermacher. Модель построена по архитектуре mixture of experts и объединяет восемь производных моделей Dark Planet по 8B параметров, обеспечивая заявленный общий размер около 47B параметров при конфигурации до восьми экспертов. По умолчанию используется четыре эксперта, причём число активных экспертов можно настраивать в совместимых приложениях. Модель предназначена прежде всего для генерации художественного текста, прозы, диалогов, сюжетов и подсюжетов, продолжения сцен, сторителлинга и ролевых сценариев. Она ориентирована на английский язык и поддерживает различные жанры, включая научную фантастику, романтику, ужасы и другие виды художественной литературы. Заявлены сильные стороны в создании описаний, образов, метафор, диалогов и выразительной прозы, а также вариативность длины и структуры предложений. Максимальный контекст заявлен как 8192 токена, с возможностью расширения примерно до 32K и более посредством RoPE. Ограничения включают преимущественную ориентацию на творческую генерацию, возможное снижение следования инструкциям при чрезмерно высокой температуре и потенциальные проблемы качества при расширении контекста с помощью RoPE. Модель имеет склонность к длинным ответам и негативный уклон, а также содержит контент 18+, включая нецензурную лексику, насилие, хоррор и натуралистичные сцены. Для модели указана лицензия Apache-2.0.

Bluuwhale L3-SthenoMaid-8B-V1 — языковая модель на архитектуре Llama, созданная слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: NeverSleep/Llama-3-Lumimaid-8B-v0.1-OAS и Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2. В репозитории указаны веса формата safetensors; модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ролевые диалоги и написание историй. Базовые модели ориентированы на английский язык, однако доступные сведения не устанавливают отдельный список поддерживаемых языков для результата слияния. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LAMEanime — модель генерации изображений по текстовому описанию, созданная автором репозитория как смешение нескольких чекпойнтов Stable Diffusion. В состав вошли animeTWO от realisticElves, lametta v1745 и lametta v1602 от Lasorco; при сборке также использована модель animeSEXTILLION на базе animeTEN, а в итоговый чекпойнт встроен VAE MoistMixV2. Модель предназначена для создания иллюстраций в аниме-стилистике, включая милых персонажей и чиби-образы. Репозиторий приводит пример запроса на генерацию фантазийной иллюстрации девочки-джинна с детализированными глазами и освещением. Модель распространяется в формате Diffusers с весами PyTorch и Safetensors и под лицензией CreativeML OpenRAIL-M. README описывает смешивание моделей и настройки блоковых весов, но не приводит размер модели, контекст или список поддерживаемых языков. Качество результата зависит от формулировки запроса; отдельные ограничения генерации в карточке не описаны.

LibreFlux-SAM-ControlNet — модель генерации изображений от автора neuralvfx, дообученная на базе jimmycarter/LibreFLUX. Она принимает изображения в стиле SAM с сегментированными областями и создаёт по ним фотореалистичные изображения; модель предназначена для управляемой генерации и преобразования сегментационных карт в изображения. Архитектура использует пайплайн LibreFluxControlNetPipeline на базе Diffusers, attention masking и утроенное число control layers для более точного управления. Обучение проводилось на 320 тысячах сегментированных изображений из opendiffusionai/laion2b-squareish-1536px с разрешением 1024×1024; автор рекомендует при генерации разрешение от 1,5K. Модель также поддерживает CFG и отрицательные промпты. Лицензия — Apache-2.0.

Lit-125M — авторегрессионная языковая модель GPT-Neo, дообученная hakurei на корпусе объёмом около 2 ГБ с художественной прозой, включая лёгкие новеллы, эротические тексты и литературу с аннотациями. Модель содержит 137,7 млн параметров и принимает текстовые подсказки, после которых генерирует художественный текст; контекст — до 2048 токенов. Модель предназначена для создания вымышленной прозы и помощи авторам. Аннотационные теги в подсказке, например жанр, стиль и точка зрения, можно комбинировать, чтобы направлять генерацию. Английский язык указан в метаданных; примеры и описание карточки также англоязычные. Весы опубликованы в формате PyTorch по лицензии MIT. Небольшой размер подходит для экспериментов и отладки, но качество и связность генерации могут быть ограничены размером модели и обучающими данными. В корпусе присутствует эротический контент.

DavidAU/Llama-3.1-1-million-cxt-Dark-Planet-8B-GGUF — языковая модель для генерации текста, разработанная DavidAU на базе Llama 3.1 и Dark Planet 8B. Модель предназначена прежде всего для художественного письма, создания сюжетов и подсюжетов, продолжения сцен, сторителлинга, ролевых сценариев и работы с жанрами фантастики, хоррора, романтики и другими видами художественной прозы. Заявленный язык — английский. Модель имеет около 8 миллиардов параметров, поставляется в формате GGUF и поддерживает контекст до 1 миллиона токенов благодаря преобразованию в структуру Nvidia UltraLong8B для Llama 3.1. В репозитории представлены два набора квантов — обычный и V1.01; V1.01 изменён для уменьшения проблем с чрезмерно длинной генерацией и повторяющимися концовками абзацев, тогда как различия между версиями также влияют на творческий стиль. Доступны варианты с разной точностью и степенью квантования, включая float32. К сильным сторонам относятся выразительная проза, повышенная детализация, способность к длинной и относительно связной генерации, а также широкий диапазон настроек температуры. Модель может выдавать длинные тексты без заданного ограничения, поэтому рекомендуется явно указывать желаемый объём; слишком высокая температура может ухудшать следование инструкциям, особенно в ролевых сценариях. Для работы требуется шаблон Llama 3, при этом также может использоваться шаблон Command-R, который заметно меняет характер вывода. Лицензия — Apache 2.0.

Это квантованная версия модели DavidAU/Llama3.2-24B-A3B-II-Dark-Champion-INSTRUCT-Heretic-Abliterated-Uncensored, опубликованная пользователем alst10 в формате GGUF Q4_0_ROCmFP4_FAST. Она предназначена для генерации текста, в частности творческого письма, создания и продолжения историй и ролевых диалогов; метаданные указывают английский язык и контекст 128k. Для загрузки требуется специальная сборка llama.cpp из форка charlie12345/ROCmFPX с поддержкой этого формата и ROCm; стандартные сборки llama.cpp и обычные загрузчики модель не поддерживают. Лицензия — CC BY 4.0.

aifeifei798/llama3-8B-DarkIdol-2.0-Uncensored — слитая mergekit модель на архитектуре Llama 3, созданная автором репозитория на основе нескольких инструктивных и uncensored вариантов Llama 3. Она предназначена для генерации текста и диалогов, прежде всего ролевых сценариев, а также для развёртывания в локальных чат-приложениях. В README указано, что модель рассчитана на быстрые ответы и подробные, развёрнутые тексты; размер составляет 7,5 млрд параметров, контекст — 8192 токена. Модель объединяет варианты на английском, китайском, японском и корейском языках; метаданные явно отмечают английский, японский и китайский. Карточка также описывает подключение vision через отдельный Llava MMProj-файл в KoboldCpp, но метаданные классифицируют модель как генерацию текста, поэтому такая возможность зависит от соответствующего файла и поддерживающего её ПО. Указанная лицензия — llama3. Автор предупреждает, что ответы следует проверять, качество японского языка тестировалось недостаточно, а тестирование в сторонних инструментах неполное.

Azazelle/Llama-3-8B-Help-Me — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В основу положена Azazelle/Llama-3-8B-contaminated-roleplay; в объединение также вошли модели Aura_Uncensored_l3_8B, Llama-3-LewdPlay-8B-evo, Scarlett-Llama-3-8B и Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.3. Модель предназначена для генерации текста и ролевых диалогов. Она содержит 7,5 млрд параметров, работает через Transformers и принимает контекст длиной до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Dogge/llama-3-8B-instruct-Bluemoon-Freedom-RP — разговорная модель генерации текста, разработанная Dogge на основе unsloth/llama-3-8b-Instruct и дообученная с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для диалогов и ролевых сценариев; название указывает на ориентацию на свободную ролевую игру, но карточка не описывает специальные настройки или качество в этих сценариях. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Нативная длина контекста — 8192 токена; в метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

WesPro/Llama3-RPLoRa-SmaugOrpo — разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная WesPro как слияние моделей WesPro/Llama3-OrpoSmaug-Slerp-8B и ResplendentAI/RP_Format_Llama3. В README автор также описывает её как предыдущую версию с дополнительным LoRA для улучшения ролевого взаимодействия. Каталог указывает размер 7,5 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors; модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Модель подходит для ролевых диалогов и интерактивного письма, а также для других сценариев генерации текста. README сообщает о наличии сторонних квантованных вариантов GGUF от Q2_K до Q8_K и IQ3_XS–IQ4_XS. Языки и специализированные области применения в предоставленных источниках не описаны. Лицензия не приведена.

elix3r/LTX-2.5-22b-distilled-GGUF — экспериментальная GGUF-квантизация Q5_K_M дистиллированного аудио-визуального трансформера LTX-2.5 размером 22 млрд параметров. Модель основана на Lightricks/LTX-2.5 и предназначена для генерации видео по текстовому описанию, включая сценарии text-to-video и audio-video в ComfyUI. В репозитории представлен только трансформер объёмом около 16,9 ГБ; для работы требуются совместимый ComfyUI с узлами LTX-2.5 и ComfyUI-GGUF, специальный текстовый encoder Gemma 4 с проекционными головами, а также официальные video/audio VAE. Для двухэтапной генерации может потребоваться пространственный latent upscaler. Поддерживаемые языки, максимальный контекст и точный набор модальностей на уровне пользовательского ввода в README не указаны. Ключевое преимущество — существенно уменьшенный размер по сравнению с полноразмерной моделью благодаря Q5_K_M-квантизации и возможность запуска в проверенной конфигурации с GPU RTX 4070 Ti SUPER 16 ГБ, 32 ГБ оперативной памяти и swap. Это не универсальные минимальные требования, а только протестированная конфигурация. Модель экспериментальная, зависит от конкретных версий ComfyUI и ComfyUI-GGUF и требует значительного дискового пространства и дополнительных компонентов. Использование и распространение регулируются LTX-2.x Community License, включая ограничения, условия перераспределения и правила коммерческого использования.

Mahou-1.0-mistral-7B — разговорная языковая модель для диалогов и ролевых сценариев, разработанная FlammenAI. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она дообучена методом Direct Preference Optimization на основе flammenai/flammen24-mistral-7B с использованием данных FlameMix-DPO-v1. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Разработчик позиционирует модель для диалогового применения и ролевых игр, однако README предупреждает, что версия экспериментальная и имеет существенные недостатки. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

MangaLMM — мультимодальная модель для понимания манги, представленная авторами работы «MangaVQA and MangaLMM: A Benchmark and Specialized Model for Multimodal Manga Understanding». Репозиторий содержит веса модели; метаданные указывают архитектуру Qwen2.5-VL и размер 7,1 млрд параметров. Модель принимает изображения манги и текстовые запросы, а в ответ генерирует текст. Она предназначена для визуальных вопросов и ответов и других сценариев анализа манги. Контекст составляет до 128 000 токенов. В карточке не перечислены поддерживаемые естественные языки и конкретные ограничения качества. Лицензия — MIT.

MESIE-Spectral-Engine-v1 — компактная аудиомодель ItsNotAI LABS на базе трансформера с многоголовым механизмом внимания. В метаданных указано 917,5 тыс. параметров; модель опубликована в форматах PyTorch и SafeTensors и предназначена для классификации аудио. README описывает применение в мастеринге вещательного аудио: оценку интегральной громкости LUFS по ITU-R BS.1770-4, проверку соответствия EBU R128 и балансировку энергии в семи спектральных полосах. Заявлены обучение на доменных наборах данных и задержка инференса 1,09 мс; эти метрики приведены автором карточки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает аудиоформат, частоту дискретизации и набор выходных классов, поэтому эти характеристики здесь не уточняются.

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.

Midnight-Miqu-70B-v1.5 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная sophosympatheia с помощью слияния DARE Linear моделей Midnight-Miqu-70B-v1.0 и Tess-70B-v1.6. Веса содержат 68,7 млрд параметров, модель работает с текстом и поддерживает контекст до 32 764 токенов. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и написания историй. Автор отмечает, что она хорошо справляется с этими задачами, а её качество письма сопоставимо с версией 1.0; другие сценарии автор отдельно не оценивал. Для общения в README рекомендованы форматы Vicuna или Mistral, а также настройка подсказок и примеры диалога для получения желаемого стиля. Модель описана автором как uncensored и может генерировать контент для взрослых; применяющий её пользователь отвечает за использование. Опубликована под лицензией с обозначением «other», поэтому условия лицензии следует проверить в карточке репозитория. Основной формат весов — Safetensors.

XDawned/minecraft-en-zh — дообученная модель машинного перевода на базе opus-mt-en-zh, опубликованная в формате MarianMT. Она предназначена для перевода английского текста на китайский, в частности строк из заданий и модпаков Minecraft. В README указаны данные из словаря i18n-dict и собранных из интернета заданий модпаков; на выборке модпаков версии 1.19.2 и новее приведён SacreBLEU 30,8, а на словарной проверке — 51,1. Модель содержит 58,4 млн параметров, принимает текстовые последовательности с контекстом до 512 токенов и выдаёт перевод. Опубликованные контрольные метрики относятся к указанным выборкам и не гарантируют качество на других модпаках или обычных текстах. Лицензия — Apache-2.0.

Celeste V1.9 — модель генерации текста для написания историй и ролевых диалогов, разработанная nothingiisreal на базе Mistral NeMo 12B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 12,1 млрд параметров; обучалась с форматом ChatML на корпусах Reddit Writing Prompts, Opus Instruct и очищенных диалоговых логах. Карточка указывает контекст обучения 8K токенов; модель должна наследовать более длинный контекст базовой Mistral NeMo, а метаданные каталога указывают нативный контекст 1 024 000 токенов. Модель предназначена для продолжения и создания художественной прозы, интерактивного ролевого общения и управления стилем повествования инструкциями в диалоге. Разработчик отмечает улучшенную поддержку NSFW-сценариев и возможность вести как безопасные, так и откровенные истории; поведение заметно зависит от начальных сообщений, системного промпта и параметров генерации. Рекомендуется использовать ChatML и подбирать семплирование; ответы могут различаться между повторными генерациями, а первые сообщения иногда требуют ручной правки. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Schisandra — англоязычная диалоговая модель Nohobby, созданная слиянием восьми дообученных моделей Mistral Small и последующим объединением результата с исходной моделью. Она предназначена прежде всего для ролевых диалогов и написания историй. Модель имеет плотную архитектуру Mistral, содержит 22 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Автор отмечает улучшенную связность продолжения и более точное произношение имён по сравнению с предыдущей версией. Для более подходящих ответов рекомендуются подробная карточка персонажа или история диалога. Модель распространяется в формате safetensors; в метаданных указана лицензия other, конкретные условия использования следует уточнять в карточке репозитория.

MusicGen Stereo Melody Large — модель Meta AI (команда FAIR) для генерации стереофонической музыки по текстовому описанию и аудиоподсказке с мелодией. Это версия MusicGen с 3,3 млрд параметров, дообученная в течение 200 тысяч обновлений на основе монофонических моделей. Архитектура включает авторегрессионный Transformer и аудиотокенизатор EnCodec; модель предсказывает аудиокоды для стереозвука и выдаёт музыку с частотой дискретизации 32 кГц. Модель подходит для создания музыкальных фрагментов по жанру, настроению или другим текстовым характеристикам, а также для генерации музыки, ориентированной на предоставленную мелодию. Она рассчитана прежде всего на исследование управляемой генерации музыки и эксперименты с музыкальными промптами. Модель не генерирует реалистичный вокал, может затихать до конца фрагмента и неодинаково справляется с разными стилями и музыкальными культурами. Она обучена на англоязычных описаниях, поэтому запросы на других языках могут работать хуже; для подходящего результата иногда требуется настройка промпта. Веса распространяются по лицензии CC-BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.