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

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.

cgato/L3-TheSpice-8b-v0.8.3 — модель генерации текста на архитектуре Llama, основанная на Llama 3 и дообученная разработчиком cgato в течение трёх эпох. Она предназначена для диалогов и ролевых сценариев: модель может описывать персонажей и предметы в сцене, не обязательно продвигая сюжет. В README указаны датасеты Capybara, Claude Multiround 30k, Augmental, ToxicQA, Yahoo Answers, Airoboros 3.1 и LimaRP; автор сообщает о сокращённом и частично отредактированном вручную наборе данных и исправлении токенизатора для соответствия базовой Llama 3. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. README предлагает формат диалога, совместимый с шаблонами Ooba и SillyTavern, и рекомендуемые параметры генерации для SillyTavern. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Автор советует критически относиться к ответам модели.

L3-Umbral-Storm-8B — объединённая диалоговая языковая модель семейства Llama, созданная на основе Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v2.0-8B и akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B. В карточке указано, что это RP-модель; она предназначена для ролевых диалогов и генерации текста в формате общения. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекстное окно 8192 токена. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors; автор описывает слияние алгоритмом NEARSWAP с параметром t=0.0001. Карточка также упоминает варианты GGUF, но этот репозиторий помечен форматом safetensors. Автор предупреждает, что модель может выдавать негативные ответы и не подходит для получения достоверной информации или советов. Данные о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

L3-Uncen-Merger-Omelette-RP-v0.2-8B — англоязычная модель для генерации текста и ролевых диалогов, созданная Casual-Autopsy путём объединения нескольких моделей семейства Llama 3 с помощью LazyMergekit. В README перечислены исходные модели для слияния; схема одного из этапов использует метод dare_ties, а базовой моделью этого этапа указана Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Родной контекст — 8192 токена. Она предназначена для ролевого общения и создания историй на английском языке; карточка помечает её как NSFW и не для всех аудиторий. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Как результат слияния множества моделей, поведение и качество могут зависеть от сценария; подробные ограничения и результаты оценки в карточке не приведены.

LegoStyle1.5 — дообученная методом DreamBooth модель Stable Diffusion, созданная на изображениях наборов LEGO. Для генерации эффекта LEGO в промпт добавляют токен «LegoStyle style». Модель распространяется в форматах Diffusers и PyTorch и рассчитана на создание изображений и преобразование изображений в стилизованные сцены с помощью текстовых запросов. Модель подходит для стилизации изображений под LEGO и для генерации гладких объектов в этом стиле. В README приведён пример промпта с запросом на высокое разрешение; фактическое качество и детализация зависят от запроса и исходного изображения. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

LeX-Enhancer — модель-улучшатель текстовых промптов, разработанная авторами проекта LeX-Art. Она дообучена с помощью LoRA на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B на 60 856 парах исходных и улучшенных описаний, чтобы превращать краткие подписи в более подробные, визуально насыщенные промпты для генерации изображений. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и доступна в формате safetensors; метаданные указывают 14 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Основной сценарий — подготовка промптов для высококачественной генерации изображений. В README не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках или оценках качества. Лицензия — MIT.

LexiMaid-L3-8B — экспериментальная языковая модель для диалогов, ролевых сценариев и творческого повествования, созданная Arkana08. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель объединена методом DARE TIES из нескольких моделей семейства Llama 3/3.1, включая Maxi-Fail-L3-8b, Celeste-V1.5 и Lexi-Uncensored-V2. Модель предназначена для ролевых игр и создания художественных историй в формате диалога. Карточка называет её экспериментальной и не приводит результатов оценки качества. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов, однако описание не уточняет его возможности. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

oberbics/llama-3.1-8B-newspaper_argument_mining — дообученная Oberbics причинно-языковая модель семейства Llama 3.1 для извлечения аргументативных единиц и восстановления энтимем в исторических газетных текстах. Она построена на meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct и прошла двухэтапное обучение: SFT с LoRA/PEFT, затем постобучение методом GRPO. Модель выдаёт структурированные результаты в формате XML для исследований в цифровой гуманитаристике и анализа исторического дискурса. Модель рассчитана на тексты на итальянском, немецком, французском и английском языках; размер — около 7,5 млрд параметров, нативная длина контекста — 131 072 токена. Она ориентирована прежде всего на исторические газетные материалы начала XX века и обучалась на корпусе с разметкой, преимущественно на текстах 1908 года. Для сложных аргументативных структур результаты могут требовать проверки человеком, а качество на текстах, заметно отличающихся от обучающих данных, может снижаться. Условия использования определяются лицензией Llama 3.1 Community License.

aifeifei798 выпустил объединённую модель на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров, предназначенную прежде всего для ролевых диалогов с персонажами виртуальных идолов. Автор описывает создание образов и карточек персонажей, которые могут обсуждать музыку, выступления, танцы и работу в социальных сетях; для диалогов требуется задавать модели карточку персонажа. В качестве примеров приведены виртуальная певица и помощник по ведению TikTok. Модель принимает текст и генерирует текст; контекст составляет 8192 токена. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, японского и корейского языков, но автор отмечает, что корейский не проверял. Также README упоминает использование vision через отдельный файл mmproj, однако в метаданных эта возможность не подтверждена. Модель распространяется по лицензии Llama 3. Автор предупреждает, что тестирование было ограниченным и возможны проблемы с качеством ответов.

DataPilot/Llama3-ArrowSE-8B-v0.2 — разговорная языковая модель, созданная на основе elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B и адаптированная для AItuber — виртуальных ведущих и персонажей с ИИ. Она относится к семейству Llama 3, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленное окно контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалогов в сценариях AItuber. Карточка кратко описывает её как улучшенную для этой цели, но предупреждает, что её возможности ограничены. Поддерживается формат safetensors. Лицензия указана как llama3; условия использования следует сверять с лицензией базовой модели Meta Llama 3.

Llama 3 Fantasy Writer 8B — авторская доработка модели Llama 3 8B Instruct, обученная на книжных данных для продолжения и написания художественных историй. Она принимает текстовые подсказки в формате глав, команду продолжения или описание истории и генерирует текст прозы. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Разработчик рекомендует использовать температуру 0,5–0,7 и отмечает, что форматирование пользовательских ходов включает режимы Chapter, Continue и Story. В карточке не уточняются языки обучающих книг или качество на конкретных жанрах. Модель распространяется под лицензией CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование.

mpasila/Llama-3-Instruct-LiPPA-8B — дообученная чат-модель автора mpasila на архитектуре Llama 3. Она основана на unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit и предназначена для диалогов и генерации текста в стиле ролевого общения. Модель обучена на наборах LimaRP-PIPPA-Mix-8K-Context, LimaRP-augmented и PIPPA-ShareGPT-formatted; автор сообщает, что она также подходит для обычного общения. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует контекст до 8192 токенов и принимает текстовые запросы в формате Llama 3 Instruct. Доступна в формате safetensors. Лицензия — Llama 3 Community License.

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.

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

facebook/mms-tts-xtn — модель синтеза речи на языке Mixtec, Northern Tlaxiaco (xtn), созданная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Она преобразует входной текст в речевую аудиоволну и предназначена для озвучивания текстов на этом языке. Модель использует архитектуру VITS — сквозную систему синтеза речи на основе условного вариационного автоэнкодера, flow-модуля и декодера в стиле HiFi-GAN. В модели 3,5 млн параметров; для разных языков проекта обучаются отдельные контрольные точки. Генерация зависит от стохастического предсказателя длительности, поэтому для повторения того же результата требуется фиксированное начальное значение генератора случайных чисел. Модель доступна через Transformers версии 4.33 и новее. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

MN-Slush — экспериментальная разговорная языковая модель crestf411 для творческого письма и ролевых диалогов. Она построена на Mistral Nemo Instruct 2407: разработчик продолжил предобучение базовой модели с LoRA, объединил результат с инструктивной моделью и затем дообучил его для усиления ролевых способностей. Итоговые веса объединены методом TIES; размер модели — 12,1 млрд параметров, архитектура — плотная Mistral с авторегрессионной генерацией текста. Модель рассчитана на ролевые сценарии, диалоги персонажей и творческое письмо. README рекомендует пресеты Silly Tavern для Mistral V2 или V3 и приводит настройки генерации, с которыми проводилось тестирование. Контекст в метаданных указан как 1 024 000 токенов; этапы обучения проводились с контекстом 16 384 токена. Данных о целевых языках в карточке нет. Модель обозначена как неподходящая для всех аудиторий; в карточке не указана лицензия, поэтому условия распространения и использования следует проверять отдельно.

mo-di-bear-guitar — дообученная модель на основе nitrosocke/mo-di-diffusion, подготовленная авторами Tune-A-Video-library для генерации видео по текстовому запросу. Обучающий запрос описывает медведя, играющего на гитаре; примеры показывают персонажей в современном диснеевском анимационном стиле. Модель предназначена для создания коротких стилизованных видео по текстовым описаниям, в частности сцен с персонажем, играющим на гитаре. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers и PyTorch и использует библиотеку Diffusers. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Moist Miqu 70B v1.1 — разговорная языковая модель BeaverAI, созданная дообучением Midnight Miqu v1.5. Это плотная модель семейства Llama с 68,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; автор рекомендует её для написания романов, историй и ролевых сценариев. Карточка предлагает формат инструкций Alpaca и варианты повествования от лица персонажа, рассказчика или режиссёра. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 764 токенов. Модель ориентирована на откровенный ролевой контент для взрослой аудитории и помечена на Hugging Face как не для всех аудиторий. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 требует указания авторства и не разрешает коммерческое использование.

mRP-LLM — разговорная модель для ролевого общения, разработанная tungwongchi. Она объединяет несколько персонажей в одной модели, чтобы экономнее использовать ресурсы и поддерживать разнообразные ролевые сценарии. Метаданные указывают на архитектуру InternLM2 с 7,4 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и поддержку чата. Модель опубликована в формате PyTorch под лицензией Apache 2.0.

mr_resnest101e_finetuned_OS_6inch_2nd_ed_railspace_and_building — модель классификации изображений на основе ResNeSt-101e, дообученная на картах OS 2nd edition размером 6 дюймов с данными MapReader 2022. Это воспроизведение модели из статьи MapReader 2021 года, предназначенное для анализа карт и распознавания наличия железнодорожных участков и зданий. Модель относит изображения к одному из четырёх классов: отсутствие целевых объектов, railspace, building или сочетание railspace и building. Модель создана для задач MapReader по классификации фрагментов карт. Репозиторий распространяет веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает метрики качества или подробные сведения о размере входного изображения и условиях обучения.

Painted Fantasy — экспериментальная текстовая модель zerofata для ролевых диалогов и творческого письма с персонажами. Она основана на Mistral Small 3.2 24B Instruct и дообучена в несколько этапов: автор сообщает о небольшом дополнительном предобучении на новеллах и материалах вики, затем SFT и двух этапах DPO. Модель содержит 23,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель рассчитана на развернутые повествовательные ответы, ролевое взаимодействие и сценарии ERP; автор рекомендует форматировать действия, реплики и мысли персонажей отдельно. Карточка описывает экспериментальный выпуск, а не гарантирует качество для всех сценариев. Метаданные указывают Apache-2.0; веса представлены в safetensors, а README также упоминает сторонние квантизации GGUF и EXL3.

Sunfall v0.7.0 — дообученная модель crestf411 на базе Mistral Small Instruct 2409 от Mistral AI. Это плотная языковая модель на 22 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для диалогов и интерактивного написания историй, в особенности ролевых сцен в формате Silly Tavern. Модель доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. В обучении использовались наборы для ролевых диалогов, инструкций и генерации текста, включая LimaRP-DS, Sonnet3.5-Charcard-Roleplay и наборы Anthropic-подобных диалогов от Anthracite. Карточка отмечает, что данные отбирались частично случайно и не были полностью очищены от низкокачественных фрагментов, поэтому качество ответов может быть неровным. В README также отмечено, что у модели есть LoRA-версия. Модель рассчитана на генерацию текста в диалоге и интерактивное повествование; параметры генерации влияют на связность и разнообразие ответов. Тег модели указывает на контент не для всех аудиторий, а состав обучающих данных включает наборы без отказов. Условия лицензии в предоставленных материалах не указаны.

Prience91/mt5_book_review_summary — дообученная модель Google mT5-small для суммаризации отзывов о книгах. Она построена на архитектуре MT5ForConditionalGeneration и содержит 157,4 млн параметров. Модель принимает текст и генерирует текстовое резюме; в карточке указана задача summarization, а для дообучения использована базовая модель google/mt5-small. В README приведены результаты оценки: ROUGE-1 0,1076, ROUGE-2 0,0395 и ROUGE-L 0,1063. Описание обучающих данных и предполагаемых сценариев применения в карточке отсутствует, поэтому качество обобщения на других видах текстов не установлено. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MuPT-v0-8192-190M — предварительно обученная модель семейства SMuPT для генерации символической музыки. Разработчики обучали модели SMuPT на крупном наборе символических музыкальных произведений разных жанров и стилей; README описывает миллионы монофонических и полифонических фрагментов. Вариант использует архитектуру Llama 2, а метаданные указывают класс LlamaForCausalLM и около 151,6 млн параметров. Модель предназначена для генерации мелодий, аккомпанемента и многодорожечных музыкальных последовательностей. Она принимает последовательность токенов как текстовый ввод и предсказывает продолжение; контекст составляет 8192 токена. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. README указывает, что описанный способ запуска основан на Megatron-LM и что поддержка формата Hugging Face планировалась; фактическая совместимость может зависеть от версии кода и формата чекпойнта.

Nemo-12B-Marlin-v8 — экспериментальная модель для ролевых диалогов и написания историй, разработанная UsernameJustAnother на основе unsloth/Mistral-Nemo-Base-2407. Модель дообучена в формате ChatML на примерно 10 тысячах отобранных диалогов и историй, включая записи Reddit Writing Prompts, Claude instruct, Falling Through the Skies и C2 chat. Архитектура — плотная MistralForCausalLM на 12,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для ролевого общения и творческого письма, в том числе генерации историй и продолжения сцен. Автор называет целью запуск в пределах 16 ГБ видеопамяти с контекстом более 16 тысяч токенов. Карточка описывает учебный эксперимент по дообучению; автор отмечает нестабильность результатов обучения и не считает качество проверенным. Лицензия — Apache-2.0.

NoobAI XL 1.1 — диффузионная модель генерации изображений по текстовому описанию, разработанная Laxhar Lab. Она дообучена на NoobAI XL 1.0 и основана на Illustrious-XL. При обучении использовались датасеты Danbooru и e621 с теговыми подписями, что ориентирует модель на создание стилизованных изображений по тегам и промптам. Модель предназначена для генерации изображений, в том числе персонажей и сцен в эстетике, представленной в обучающих наборах. Рекомендуемая суммарная площадь изображения — около 1024 × 1024 пикселей; в карточке также приведены несколько подходящих портретных и альбомных разрешений. Указаны параметры CFG 5–6, 25–30 шагов и сэмплер Euler a. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers и Safetensors. Карточка запрещает коммерческое использование модели, производных моделей и созданных с её помощью продуктов, а также требует распространять производные работы на условиях fair-ai-public-license и раскрывать сведения о рабочих процессах. Модель может создавать неожиданные или вредоносные результаты; пользователи несут ответственность за их применение. Метаданные помечают модель как не предназначенную для всех аудиторий.

Модель Stable Diffusion от StatsGary, дообученная методом DreamBooth на изображениях норвежских фьордов. Она предназначена для генерации изображений по текстовым запросам с фьордом в качестве пейзажного фона; для активации тематического концепта в запросе можно использовать фразу «a viking on the fjords». Модель поддерживает сценарии от создания пейзажных иллюстраций до изображений объектов, персонажей и фантастических сцен у фьорда. Модель распространяется в форматах Diffusers и PyTorch и предназначена для использования с библиотекой Diffusers и StableDiffusionPipeline. Лицензия — CreativeML Open RAIL-M. Карточка демонстрирует разные стили и сюжеты, однако не приводит количественных оценок качества или технических характеристик обучения.

JohanHeinsen/Old_News_Segmentation_SBERT_V0.1 — дообученная модель Sentence Transformers на базе CALDISS-AAU/DA-BERT_Old_News_V1, разработанная для начальной версии сегментации ENO. Модель кодирует предложения в эмбеддинги размерности 768 и оценивает их сходство по косинусной мере; обучена на 20 502 парах газетных фрагментов с оценками сходства. Основной сценарий — поиск смысловых связей между предложениями из датских газет XVIII — начала XIX века для поддержки сегментации ENO. Модель также подходит для эмбеддингов и сравнения текстов на историческом датском языке; она обучена на газетных материалах разных жанров и тем. Архитектура — BERT, библиотека sentence-transformers, максимальная длина последовательности — 512 токенов. Это начальная версия, поэтому качество сегментации может требовать дополнительной проверки. Обучающие примеры происходят из газет, что ограничивает переносимость на другие периоды, жанры и языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

99eren99/one-align — модель на основе MPLUG-Owl2, соответствующая Q-Align, описанной в README как работа для ICML 2024. Она предназначена для оценки качества изображений и видео: предсказывает качество изображения без эталона, сравнивает изображение с эталоном, оценивает эстетическую привлекательность и качество видео. README приводит результаты на наборах KonIQ, SPAQ, KADID, LIVE, CSIQ, AGIQA, AVA и видеонаборах, включая проверку на данных, не встречавшихся при оценке на обучающих наборах. Модель имеет плотную архитектуру MPLUG-Owl2 с классом MPLUGOwl2LlamaForCausalLM и 6,6 млрд параметров. Метаданные указывают контекст 2048 токенов, формат PyTorch и лицензию MIT. Для запуска README приводит пример через Transformers и AutoModelForCausalLM; указана совместимость с Transformers 4.36.1 и более новыми версиями. Оценки качества в README относятся к ранжированию или предсказанию субъективного качества на конкретных датасетах и не гарантируют точность на произвольных изображениях и видео.

Original Pooh Diffusion — дообученная модель Stable Diffusion на основе F222, созданная для генерации изображений в стиле иллюстраций Э. Х. Шепарда к книге «Винни-Пух» А. А. Милна. Для активации характерного стиля в текстовом запросе рекомендуется использовать токены «original pooh». Модель принимает текстовые промпты и создаёт изображения; её можно применять через Diffusers. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers и PyTorch. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.