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

DistilWav2Vec2 Adult/Child Speech Classifier — модель классификации аудио на основе архитектуры wav2vec 2.0, разработанная Ananto Joyoadikusumo. Это дистиллированная версия wav2vec2-adult-child-cls, дообученная на частном наборе данных для различения взрослой и детской речи. Модель содержит около 37,8 млн параметров и опубликована в форматах PyTorch и Safetensors. Модель предназначена для определения, относится ли голосовая запись к взрослому или ребёнку. В README указана точность 95,89% и F1 0,9624 на наборе оценки Adult/Child Speech Classification. Для использования применяются инструменты экосистемы Hugging Face Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Результаты могут наследовать смещения из данных предварительного обучения; кроме того, оценка приведена на ограниченном наборе данных и не гарантирует такую же точность для других условий записи, языков или групп говорящих.

DKbert-hatespeech-detection — модель классификации датского текста для выявления языка ненависти. Её разработали Johan Horsmans и Gustav Aarup Lauridsen в рамках экзаменационного проекта по Cultural Data Science; модель основана на архитектуре BERT и содержит 137,8 млн параметров. Она принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт метку классификации. Модель обучена на данных OffensEval2020 и предназначена для выявления ненавистнических высказываний в датском тексте, например, при анализе публикаций и комментариев. В карточке указан macro F1 0,78; для класса hateful точность составляет 0,77, а полнота — 0,49, поэтому часть таких высказываний может остаться нераспознанной. Лицензия — MIT.

Модель lambda/dreambooth-avatar разработана Eole Cervenka в Lambda Labs: это Stable Diffusion v1.5, дообученная методом DreamBooth на изображениях в стиле мультфильма «Аватар». Она принимает текстовый запрос и генерирует изображения; для воспроизведения стиля в запросе используется токен «avatarart style». Обучение проводилось на 60 изображениях персонажей «Аватара» размером 512×512 пикселей с сохранением класса Person для снижения влияния дообучения на обычные изображения людей. Модель предназначена для создания иллюстраций в этом стиле. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Duskflare-27B — альфа-модель Retreatcost для ролевых диалогов и творческого письма. Это плотная текстовая модель на архитектуре Qwen3.5 с 22,3 млрд параметров по метаданным; она дообучена на базе Qwen/Qwen3.8-27B. Модель предназначена для многоходовых ролевых сценариев, сохранения голоса персонажа и разнообразных жанров и тональностей — от фэнтези и научной фантастики до нуара и повседневных историй. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 262 144 токена. Карточка описывает набор обучения как сбалансированный по жанрам, с ограниченными данными и поддержкой откровенного контента. Модель не предназначена для универсальных помощников, поиска фактов или производственного развёртывания. Автор предупреждает о неравномерном покрытии жанров, смешении жанров и непоследовательных отказах; для запуска требуется вычислительный ресурс класса моделей на 27 млрд параметров. Лицензия — Apache-2.0.

Electranova-70B-v1.0 — слитая модель на основе трёх моделей семейства Llama 3.3 70B, опубликованная sophosympatheia. Она предназначена прежде всего для творческого письма, ролевых диалогов и сцен для взрослой аудитории; автор также отмечает её пригодность для ERP. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных указана библиотека Transformers, формат Safetensors и лицензия llama3.3. Модель ориентирована на англоязычные сценарии и диалоговую генерацию. Автор рекомендует экспериментировать с параметрами сэмплирования, в частности с Min-P и температурой, и подбирать размер контекста с учётом доступного оборудования. Качество для других задач автором не проверялось. Модель отмечена как uncensored; применяйте её с учётом возможности генерации откровенного содержания. Условия использования определяются лицензией Llama 3.3.

Evathene-v1.3 — слитая 71,5-миллиардная языковая модель, созданная sophosympatheia для ролевых диалогов и создания историй. Она основана на Qwen2 и объединяет Evathene-v1.1 и Evathene-v1.2 методом SLERP с помощью mergekit; модель работает через Transformers и принимает текст, выдавая текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена прежде всего для ролевых игр и сторителлинга; автор также отмечает, что она может справляться с другими задачами, но не проверял её в них. В README модель названа uncensored, а примеры настроек включают инструкции для контента для взрослых. Качество зависит от промпта и настроек генерации, модель может выдумывать детали или повторяться. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Flux-Long-Toon-LoRA — адаптер LoRA, разработанный prithivMLmods для генерации изображений в стилистике длинных мультяшных персонажей и 3D-подобных toon-образов. Модель предназначена для text-to-image сценариев на базе black-forest-labs/FLUX.1-dev и подключается к нему через Diffusers. Для активации эффекта используется триггерная фраза «Long toons». Примеры показывают портреты и изображения персонажей, кукол, животных и игровых фигурок, включая крупные планы и сцены с окружением. Обучение выполнено на 15 изображениях с использованием текстовых описаний на английском языке, созданных с помощью Florence2. Указаны параметры LoRA: network dimension 64, alpha 32, 18 эпох, 3270 шагов и оптимизатор AdamW. Рекомендуемые размеры изображений — 768×1024, стандартный — 1024×1024. Веса доступны в формате Safetensors. Модель всё ещё находится на стадии обучения и не является финальной версией, поэтому возможны артефакты и нестабильное качество в отдельных случаях. README не содержит сведений о поддерживаемых языках интерфейса, кроме английских обучающих описаний, а также не уточняет системные требования. Лицензия указана как creativeml-openrail-m.

Alice v1.2 — разговорная модель для ролевых диалогов, созданная автором AliceThirty как дообучение ReadyArt/Serenity-31B. Это плотная модель семейства Gemma 4 с 31 млрд параметров; в версии 1.2 восстановлен режим рассуждений, при котором модель начинает ответы с блока размышлений. Дообучение выполнено на одном GPU с помощью Unsloth: LoRA ранга 80, одна эпоха и низкая скорость обучения. В карточке указаны наборы данных Instruct-Anime, Gemini-3.1-Pro-GLM5-Characters и Gemini-3.1-Pro-SmallWiki. Модель рассчитана на ролевые беседы, поддержание персонажа и творческие ответы в чате. Лицензия — Apache-2.0. Автор отмечает, что предыдущая версия 1.0 обучалась также на репликах пользователя, а в версии 1.2 эта ошибка исправлена; качество следования инструкциям, письма и долговременной памяти предлагается оценивать самостоятельно.

skytnt/gpt2-japanese-lyric-medium — языковая модель семейства GPT-2 для генерации текстов японских песен. Модель разработана skytnt и обучена на 143 587 японских текстах песен, собранных с сайта uta-net. Модель предназначена для создания японских песенных текстов по текстовому запросу. Это плотная авторегрессионная модель GPT2LMHeadModel; она поддерживает генерацию текста на японском языке с контекстом до 1024 токенов. Модель распространяется под лицензией MIT. Её обучение на текстах песен означает, что генерации могут воспроизводить стилистические особенности или фрагменты исходных текстов; карточка не приводит оценок качества или дополнительных ограничений.

SOAP (Style-Omniscient Animatable Portraits) — модель из одноимённой научной работы для создания анимируемых 3D-портретов по изображению. Репозиторий содержит веса для Diffusers с конвейером MVDiffusionImagePipeline и форматом SafeTensors. Модель предназначена для преобразования изображения в 3D-представление портрета, которое можно анимировать. В карточке не приведены сведения о размере модели, поддерживаемых языках или дополнительных сценариях использования. Репозиторий опубликован по лицензии MIT.

Hentai Mix XL — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная аккаунтом stablediffusionapi; карточка предлагает использовать её через API ModelsLab. Она предназначена для создания изображений по промптам и поддерживает настройку отрицательного промпта, размера изображения, количества шагов генерации и других параметров запроса. В README показан пример генерации реалистичного киберпанк-портрета; в метаданных указана архитектура StableDiffusionXLPipeline и форматы Diffusers, PyTorch и safetensors. Модель распространяется по лицензии CreativeML OpenRAIL-M. Тег карточки предупреждает, что модель не подходит для всех аудиторий.

heStyle-Diffusion — модель генерации изображений по текстовому описанию, созданная на основе Stable Diffusion 1.5 и дообученная автором krystv методом DreamBooth на аниме-изображениях. Она предназначена прежде всего для создания интерьеров комнат и обоев в художественном аниме-стиле; слово-триггер «hestyle» можно добавить к запросу, если модель отклоняется от этого стиля. Модель распространяется в формате Diffusers с весами Safetensors по лицензии CreativeML OpenRAIL-M. Карточка не приводит сведений о размере модели или длине контекста.

Hitokomoru Diffusion V2 — модель генерации изображений по текстовому описанию, разработанная Linaqruf на основе латентной диффузии Stable Diffusion. Она дообучена от waifu-diffusion-v1-4-epoch-2 на 257 иллюстрациях японского художника ヒトこもる/Hitokomoru; обучение выполнено за 15 000 шагов. Модель рассчитана на создание аниме-иллюстраций и понимает как обычные текстовые описания, так и теги Danbooru. Модель подходит для генерации персонажей и сцен в аниме-стиле. Её можно запускать через Automatic1111 Stable Diffusion WebUI или библиотеку Diffusers; репозиторий предоставляет веса в форматах Diffusers, PyTorch и safetensors. Для более выразительных результатов автор рекомендует использовать эстетические теги и отрицательные промпты для подавления типичных артефактов. Модель ориентирована на художественный стиль конкретного автора, поэтому её результаты могут быть менее подходящими для других визуальных стилей и задач. Распространяется по лицензии CreativeML OpenRAIL-M.

Holodayo XL 2.1 — диффузионная модель генерации изображений по тексту, разработанная Linaqruf. Она дообучена на базе Animagine XL 3.1, модели Stable Diffusion XL для аниме-иллюстраций, и настроена на создание изображений в стиле франшизы виртуальных ютуберов. Версия 2.1 направлена на улучшение анатомии и рук, снижение проблем с забыванием при дообучении и уменьшение избыточно пересвеченного стиля. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт изображения; для управления результатом поддерживает специальные теги качества, рейтинга, года и эстетики, унаследованные от Animagine XL 3.1. Её можно запускать через ComfyUI, Stable Diffusion WebUI или библиотеку diffusers. В README указана лицензия Fair AI Public License 1.0-SD; перед использованием следует учитывать условия этой лицензии.

Rajaram1996/Hubert_emotion — модель классификации аудио на базе HuBERT, предназначенная для определения эмоций по локальным аудиозаписям. В примере карточки она присваивает записи эмоциональные метки, например male_sad и male_fear, с оценками уверенности. Модель содержит 113,3 млн параметров и опубликована в формате PyTorch. Модель подходит для анализа эмоциональной окраски речи и звуковых проявлений эмоций в аудио. README показывает пример с записью плачущего мужчины; другие классы и условия применения не описаны. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по доступным данным определить нельзя.

Hy-MT2-1.8B-JP-Manga-Finetune-v5 — дообученная модель разработчика fumetodev на базе tencent/Hy-MT2-1.8B. Она предназначена для перевода коротких реплик манги с японского на английский с сохранением естественности диалога, регистра, интонации, пунктуации, специальных имён и звуковых эффектов. Модель ориентирована на обработку строк по одной и может использоваться для локального перевода, в том числе на устройствах Android через приложение FumetoReaderPlus. Модель представляет собой текстовую HunYuanDenseV1ForCausalLM примерно на 1,8 млрд параметров. В репозитории доступны объединённые веса bf16 в формате safetensors и квантованная версия Q4_K_M в формате GGUF для llama.cpp. Поддерживаются японский и английский языки; заявленная задача — только перевод с японского на английский. Для улучшения терминологии модель учитывает блоки с примерами или глоссарием в промпте. По сравнению с предыдущими версиями v5 обучалась на более чистом корпусе манги с улучшенными эталонными переводами и лучше обрабатывает короткие имена и слова, которые ранее могла принять за звуковые эффекты. Ограничения включают склонность завершать обрывочные фразы вместо их буквального перевода, более слабую работу с реальными именами, местами, брендами и технической терминологией, а также необходимость самостоятельно выбирать говорящего, когда японский текст этого не уточняет. Выход обычно примерно на 7% длиннее, что может быть существенно для тесных текстовых пузырей. Для генерации рекомендуются параметры temperature 0.15, top_k 20, top_p 0.6 и repeat_penalty 1.05. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ina-v11.1 — разговорная модель на архитектуре Llama, дообученная BaiAI и Eric Hartford (QuixiAI) на основе NeverSleep/Lumimaid-v0.2-70B с помощью QLoRA и DPO. Она предназначена для ролевых диалогов, интерактивной прозы и генерации контента от лица заданных персонажей. Модель поддерживает текстовый ввод и генерацию текста, а карточка заявляет контекст до 131 072 токенов и высокую согласованность персонажа в длинных диалогах. Для настройки персонажа используется формат с блоком `>` и заголовками идентичности, характеристик и стиля общения. Ina ориентирована на эротический и другой взрослый ролевой контент, а также на имитацию заданного голоса для диалогов, подписей и сообщений в социальных сетях. Это не модель для фактологических ответов. README указывает ограничение в 3 096 токенов для длинных сцен, что расходится с контекстом из метаданных; фактический предел следует проверять для конкретной сборки. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Janku V5 — модель генерации изображений по тексту от автора John6666, опубликованная на Hugging Face. Она основана на объединении NoobAI XL 1.1, RouWei 0.8 и Illustrious XL early release и предназначена для создания стилизованных, преимущественно аниме-изображений. Карточка указывает улучшения глаз, яркости и контраста, освещения и оттенков, блеска волос и глаз, а также чёткости линий. Модель использует Stable Diffusion XL и доступна в формате Diffusers с весами Safetensors; размер репозитория модели указан как около 3 млрд параметров. Поддерживаемый карточкой язык — английский, который используется для текстовых промптов. Репозиторий помечен как содержащий чувствительный контент и потенциально не подходящий для всех аудиторий. Лицензия — faipl-1.0-sd.

greedjoo/jhr_classic_lora — LoRA-адаптер для генерации изображений по текстовому описанию, разработанный пользователем или организацией greedjoo. Модель предназначена для использования с базовой моделью black-forest-labs/FLUX.1-dev в сценариях text-to-image и интеграции с экосистемой Diffusers. README не содержит подробностей о визуальном стиле, целевых предметных областях или рекомендуемых параметрах применения. Адаптер распространяется в формате Safetensors. Технические характеристики LoRA, включая размер, архитектуру адаптера, поддерживаемые языки, длину контекста и требования к вычислительным ресурсам, не указаны. Лицензия обозначена как other; её название неизвестно, а условия следует уточнять в файле LICENSE репозитория перед использованием.

Карточка модели SubMaroon-exp/Kanimus-26B-A4B-FFT-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой SubMaroon/Kanimus-26B-A4B-FFT-heretic, поэтому описание составлено по ней. Kanimus-26B-A4B-FFT-heretic — экспериментальная слитая версия Gemma 4 от SubMaroon для ролевого диалога, в том числе сцен с мрачной стилистикой. В основе лежит Vortex5/Gemma-4-26B-A4B-Animus-V14.1-FFT-heretic; в неё внесены изменения весов Q и K на основе дистилляции Claude Opus и встроен LoRA-адаптер с низким масштабом. Это модель Gemma 4 с поддержкой чата и изображений, опубликованная в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Gemma. Модель предназначена для генерации ролевых ответов на русском и английском языках. Автор сообщает, что стиль прозы в нескольких пробных сравнениях был близок к базовой модели, однако следование инструкциям ухудшилось: в одном примере модель нарушила заданный временной период сцены и перепутала факт из предыдущего сообщения. Количественная оценка не проводилась, поэтому эти наблюдения предварительны. Среди отмеченных проблем — дрейф имён и ролей действующих лиц в английском; отдельные артефакты токенизации и пропуски форматирования в русском автор считает унаследованными от базовой модели.

Keiana-L3-Test5.0-8B-6 — текстовая модель для генерации диалогов, созданная Kaoeiri с помощью объединения моделей LazyMergekit. В конфигурации указаны метод task_arithmetic, точность float16 и базовая модель jeiku/Average_Normie_v2_l3_8B; в объединение также вошли Kaoeiri/Keiana-L3-Test4.7-8B-3 и vicgalle/Roleplay-Llama-3-8B. Архитектура — плотная Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Модель предназначена для текстовых ролевых диалогов и генерации продолжений беседы. Карточка предупреждает, что модель ещё не протестирована и её работа может не соответствовать плану. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий на иных условиях.

Kivotos XL 2.0 — модель генерации изображений по тексту, разработанная Linaqruf как часть серии Yodayo Kivotos XL. Это диффузионная модель на базе Animagine XL 3.1, дообученная для создания иллюстраций в стиле аниме, особенно изображений, передающих визуальный стиль франшизы Blue Archive. Модель рассчитана на работу через ComfyUI, Stable Diffusion WebUI или библиотеку Diffusers. Для генерации можно использовать специальные теги качества, рейтинга, года и эстетики, унаследованные от Animagine XL 3.1. В карточке рекомендованы CFG около 5–7, 25–30 шагов и сэмплер Euler Ancestral. Лицензия — Fair AI Public License 1.0-SD; перед использованием следует учитывать её условия. Параметры контекста неприменимы к генерации изображений.

Карточка модели Faizaniqbal/koshur-diacritizer-byt5-small на Hugging Face совпадает с карточкой Omarrran/koshur-diacritizer-byt5-small, поэтому описание составлено по ней. 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.

Golden Misty Xianxia — стилевой LoRA-адаптер, разработанный в серии Krea 2 Style LoRA компанией или платформой fal.ai для базовой модели krea/Krea-2-Turbo. Модель предназначена для генерации изображений по текстовому описанию в pipeline text-to-image и добавляет к результатам характерную золотистую туманную эстетику жанра xianxia. Она подходит для иллюстраций самых разных сюжетов, включая пейзажи, городские сцены, животных, портреты и натюрморты. Для активации используется триггерная фраза «golden misty xianxia style», которую рекомендуется добавлять в конец запроса. Рекомендуемый масштаб LoRA составляет от 1,0 до 1,25. Адаптер рассчитан на работу с Krea 2 Turbo через fal.ai и diffusers; также доступна совместимая версия весов для ComfyUI. В README не указаны точный размер адаптера, максимальный контекст, перечень поддерживаемых языков базовой модели или дополнительные модальности, поэтому эти характеристики неизвестны. Модель сильна в стилизации изображений с единым визуальным направлением и может применяться к разнообразным сценам, однако это не самостоятельная генеративная модель, а LoRA, требующая совместимой базовой модели Krea 2 Turbo. Условия использования определяются лицензией Krea 2 Community License; подробные ограничения следует уточнять в тексте этой лицензии.

Krea-2-LoRA-darkbrush — адаптер LoRA, разработанный Krea для модели генерации изображений Krea 2. Адаптер предназначен для использования с чекпойнтом krea/Krea-2-Turbo и обучен на krea/Krea-2-Raw; самостоятельной моделью он не является. Основная задача — добавление к текстово-изобразительной генерации характерного монохромного стиля тушевой живописи. Для активации адаптера используется триггер monochrome ink wash style. Он подходит для создания сцен с персонажами, животными, пейзажами, архитектурой и динамическими сюжетами в стилистике тёмной монохромной тушевой иллюстрации. В README указано, что демонстрационные изображения создавались на Krea-2-Turbo за 8 шагов при guidance 0.0 и весе LoRA 1.0. Для работы требуется библиотека Diffusers и пайплайн Krea2Pipeline; файл весов называется darkbrush.safetensors. Сильная сторона адаптера — специализированное стилистическое управление при сохранении текстового управления содержанием исходной модели. Размер весов, точная архитектура базовой модели, поддерживаемые разрешения и полный набор языков не указаны; в метаданных заявлен английский язык. Модель распространяется по лицензии krea-2-community-license, обозначенной как other; условия следует уточнять в приложенном лицензионном документе.

newsletter/Krea-2-Turbo-unlocked — адаптация базовой модели krea/Krea-2-Turbo, представленная в формате LoRA для использования с библиотекой Diffusers. В README модель описана как вариант Krea 2 с изменениями, предназначенными для снятия ограничений, и ориентирована только на текстовую генерацию изображений (text-to-image, обозначено как txtfusion only). Разработчик модели явно не указан; указан только идентификатор автора или организации newsletter. Модель предназначена для сценариев генерации изображений по текстовым описаниям на базе Krea 2 Turbo. О применяемой архитектуре, размере, поддерживаемых языках, максимальном контексте и дополнительных модальностях данных нет. К ключевым ограничениям относятся узкая специализация на text-to-image и отсутствие подтверждённых сведений о качестве, совместимости, требованиях к ресурсам и особенностях использования. Лицензия в README не указана.

L3.1-8b-RP-Ink — языковая модель Allura, дообученная методом LoRA на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct для ролевых диалогов и генерации текста в формате чата. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Для общения рекомендуется использовать шаблон чата Llama 3.1. Модель предназначена для ролевых сценариев и интерактивного общения. В карточке приведены параметры обучения LoRA: ранг 16, alpha 32, dropout 0,25; авторы описывают использованную смесь данных как неоднородную, поэтому качество и стиль ответов могут быть нестабильными. Доступна в формате safetensors; лицензия — llama3.1.

L3.1-RP-Hero-Dirty_Harry-8B-GGUF — текстовая генеративная модель, разработанная DavidAU на базе Llama 3.1. Это GGUF-версия модели размером 8B, ориентированная прежде всего на ролевые сценарии, но также подходящая для художественного письма, генерации и продолжения сюжетов, создания сцен, диалогов и историй в различных жанрах, включая научную фантастику, романтику и хоррор. Основной язык — английский. Модель поддерживает контекст до 128k токенов и заявлена как стабильная, с сильным следованием инструкциям, выразительной прозой и повышенным уровнем детализации. Версия Dirty Harry рассчитана на относительно короткие ответы, при этом сохраняет высокий уровень детализации и отличается отсутствием цензуры; README отдельно предупреждает о поддержке NSFW-контента, насилия, жестоких и графичных сцен, ненормативной лексики. Модель требует шаблона Llama 3 или Command-R. К ограничениям относятся чувствительность качества и стиля к температуре, repetition penalty и уровню квантизации, а также склонность предпочитать короткий формат даже при указании большей длины. Слишком высокие значения параметров могут ухудшать следование инструкциям или приводить к чрезмерно длинной генерации, а низкие кванты сильнее сказываются на качестве. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Nohobby/L3.3-Prikol-70B-v0.5 — экспериментальная текстовая модель, созданная автором Nohobby путём многоэтапного слияния моделей семейства Llama 3.3 с помощью mergekit. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат Safetensors; контекст — до 131 072 токенов. Для работы автор рекомендует формат промптов Llama 3 и параметры генерации temperature 1,15 и minP 0,015. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе творческого письма и ответов на карточки персонажей. Автор отмечает необычный стиль ответов и считает качество письма удачным, но сообщает лишь о кратких тестах. В составе слияния автор упоминает модели, включая Sao10K/L3.3-70B-Euryale-v2.3 и несколько других моделей на 70 млрд параметров. Для неё опубликованы квантизованные варианты GGUF и exl2, однако сам репозиторий содержит Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Это ранняя версия из личных тестов слияния, поэтому качество и устойчивость ответов могут варьироваться; подробной оценки, языкового охвата и условий безопасного применения в карточке нет.

L3-8B-Celeste-v1 — разговорная модель для ролевых диалогов, созданная nothingiisreal на основе LLaMA 3 8B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, обученная с контекстом 8K на примерах ролевых диалогов, историй и инструкций; README сообщает о проверенной работе с настройками RoPE на контексте до 16K. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и предназначена прежде всего для ролевых сценариев и написания художественных историй. Модель хорошо поддаётся управлению персонажем и стилем через сообщения OOC и контекст карточки персонажа. Она умеет вести как SFW, так и NSFW-сценарии, но поведение вне ролевых задач может быть непредсказуемым. Автор отмечает возможные ошибки форматирования в первых сообщениях и значительную вариативность ответов. Модель распространяется по лицензии Llama 3; применяйте её с учётом условий этой лицензии.