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

jasonyandell/gomoku-13x13 — модель AlphaZero для игры в гомоку на поле 13×13 без ограничений на начало партии. Она использует сверточную сеть ResNet с отдельными головами политики и оценки позиции: выдаёт оценки ходов для клеток поля и скалярную оценку позиции. Обучение построено на самообучении с поиском MCTS; модель предназначена для выбора ходов и оценки позиций в гомоку. В README описана модель для поля 9×9, а идентификатор репозитория указывает на вариант 13×13. Поэтому подробности архитектуры и обучения из карточки нельзя уверенно приписать именно этому варианту. README характеризует приведённые чекпойнты как результат небольшого продолжающегося эксперимента на одной машине, а не как движок производственного уровня. Репозиторий использует PyTorch и распространяется по лицензии MIT.

Llama-3.2-3B-DareFightingICE-2026-Zoning — дообученная авторами репозитория модель на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct для выбора действий в стиле Zoning в соревновании DareFightingICE LLM AI Competition 2026. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель рассчитана на сценарии управления персонажем в файтинге: README указывает специализацию Zoning, то есть тактику удержания дистанции и контроля пространства. В репозитории размещены объединённые веса; исходный код выполнения предоставлен отдельно в материалах соревнования. Модель принимает текст и генерирует текст, а в метаданных указан контекст до 131 072 токенов. Лицензия — Llama 3.2. Результаты зависят от игрового состояния и способа интеграции с runtime-кодом соревнования; README не описывает формат входных данных, точность или результаты сравнительной оценки.

vlabki/rr-speed-item-v1 — автономный рекуррентный чекпойнт политики игрока для Mario Kart Wii. Модель обучена методом PPO; README указывает 6000 обновлений и 36 864 000 шагов среды. В репозитории находятся веса, конфигурация модели, статистики нормализации и справочные данные маршрута. Модель предназначена для выбора игровых действий в поддерживаемой среде Mario Kart Wii. В README приведены результаты детерминированных прогонов с фиксированными начальными условиями: лучший надёжный чекпойнт завершил 90% гонок в когорте из 20 запусков, а самый быстрый вариант — 75%. Метрики кадров исключают гонки, не завершённые участником. Это специализированная игровая политика, а не языковая модель: взаимодействие происходит через игровую среду и действия. Для использования нужны совместимая среда выполнения и состояние игры, соответствующие конфигурации модели. Лицензия в предоставленных данных не описана.

GPT-Neo-2.7B-Shinen — авторегрессионная языковая модель для генерации текста, созданная как дообучение GPT-Neo 2.7B от EleutherAI. Модель содержит около 3,1 млрд параметров, использует архитектуру GPT-Neo и принимает текстовый запрос, продолжая его предсказанием следующих токенов. Контекст составляет до 2048 токенов. Модель обучена на пользовательских эротических рассказах с сайта sexstories.com и предназначена для генерации откровенного текста по заданной теме или продолжения рассказа. Карточка предупреждает, что модель не подходит для несовершеннолетних и может выдавать оскорбительные или социально неприемлемые формулировки без предупреждения. Для использования указана лицензия MIT; перед публикацией результатов рекомендуется проверка человеком.

Kirk Tung — небольшая языковая модель, созданная Lopes и обученная на корпусе Corpus Kirkensis для экспериментальной генерации развлекательного, намеренно нелепого текста. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 53,1 млн параметров; контекст — 1024 токена. Для запуска автор рекомендует библиотеку Transformers. Модель обучалась четыре часа на одном GPU A100 на 1,1 млрд токенов из Corpus Kirkensis. Корпус описан как преимущественно состоящий из материалов со свободными лицензиями, за небольшими исключениями. Модель ориентирована на англоязычные текстовые подсказки и выдаёт текстовые продолжения; её небольшой размер и узкая экспериментальная цель ограничивают универсальность. Лицензия модели — CC BY-SA 4.0.

LATIN-VII — компактная авторегрессионная GPT-модель проекта Varro, обученная с нуля на корпусе классической латыни объёмом около 5,06 млн слов. Модель содержит 7 278 912 параметров и использует декодерный трансформер с 6 слоями, размерностью 288 и словарём из 4 000 токенов; доступна в формате safetensors для библиотеки MLX. Модель предназначена для генерации продолжений классического латинского текста и изучения языкового моделирования на малом корпусе. Обучающий корпус включает произведения авторов до приблизительно 200 года н. э.; орфография нормализована по классической конвенции, с u вместо v и i вместо j. Модель лучше воспроизводит локальные морфологические и функциональные структуры латыни, чем длинные связные рассуждения. Это исследовательский артефакт и демонстрация, а не источник достоверных сведений: модель может порождать правдоподобные несуществующие слова, терять связность и не подходит для ответов на вопросы. Средневековая и церковная латынь не представлены в обучении. Для запуска требуется Apple Silicon и MLX; стандартная архитектура Transformers не поддерживается. Лицензия — CC-BY-SA-4.0.

Novaciano/Llama-3.2-1B-NSFW_Open_Erotic_GGUF — текстовая генеративная модель на основе семейства Llama 3.2, представленная в формате GGUF и предназначенная для диалоговой генерации эротического контента для взрослых. Автор описывает её как дообученную на данных OpenHermes и Eroticquant3; заявлены связные причинно-следственные повествования, диалоги и сценарии. Модель подходит для создания эротической художественной прозы и интерактивных диалогов с последовательным развитием событий. В карточке приведены настройки инференса и рекомендованный контекст до 131 072 токенов; это верхняя граница из README, а не гарантия качества на всей длине. Репозиторий помечен лицензией llama3.2. Модель предназначена для контента 18+; качество и безопасность сгенерированных текстов требуют проверки, а применение должно учитывать требования закона, согласие и правила площадки.

Nano-Charlotte-v1 — небольшая языковая модель Finisha-F-scratch с 2,72 млн параметров, обученная с нуля на архитектуре GPT-2. Для токенизатора использован отдельный токенизатор, также обученный с нуля на небольшом наборе примерно из 2 тысяч строк на темы этики, дружбы и надежды. Модель принимает текст и генерирует тематические последовательности токенов на французском языке; заявленная длина контекста — 12 000 токенов. Модель предназначена для демонстраций, экспериментов с искусственными языками и генерации коротких поэтических заготовок, из которых пользователь может развивать собственный текст. Из-за малого размера она не формирует связные фразы с надёжной грамматикой: результаты следует воспринимать как тематическую «токенную поэзию», а не как полноценные ответы или готовый текст. Лицензия указана как other, конкретные условия в доступных данных не раскрыты.

Карточка модели lyovo/Qwen2.5-Sex на Hugging Face совпадает с карточкой ystemsrx/Qwen2.5-Sex, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-Sex — основанная на Qwen2.5-1.5B-Instruct языковая модель, дообученная разработчиком ystemsrx на китайских текстах, включая эротическую литературу и чувствительные материалы. Это плотная причинно-авторегрессионная модель семейства Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; поддерживает диалоговую генерацию текста на китайском языке. Модель предназначена для генерации эротических и других чувствительных текстов, а также для исследовательских и тестовых сценариев работы с подобным содержанием. В репозитории указаны форматы Safetensors и GGUF F16, а библиотека — adapter-transformers. Лицензия — Apache-2.0. Качество лучше для китайского языка, поскольку на нём преимущественно представлены данные дообучения. Обучающие данные охватывают токсичные и чувствительные темы, включая сексуальность и насилие; ответы могут содержать откровенное или вредоносное содержание. Соблюдение местного законодательства и ответственность за применение возлагаются на пользователя.

Qwen2.5-Sex — основанная на Qwen2.5-1.5B-Instruct языковая модель, дообученная разработчиком ystemsrx на китайских текстах, включая эротическую литературу и чувствительные материалы. Это плотная причинно-авторегрессионная модель семейства Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; поддерживает диалоговую генерацию текста на китайском языке. Модель предназначена для генерации эротических и других чувствительных текстов, а также для исследовательских и тестовых сценариев работы с подобным содержанием. В репозитории указаны форматы Safetensors и GGUF F16, а библиотека — adapter-transformers. Лицензия — Apache-2.0. Качество лучше для китайского языка, поскольку на нём преимущественно представлены данные дообучения. Обучающие данные охватывают токсичные и чувствительные темы, включая сексуальность и насилие; ответы могут содержать откровенное или вредоносное содержание. Соблюдение местного законодательства и ответственность за применение возлагаются на пользователя.

SauerkrautLM-Doom-MultiVec-1.3M — компактная модель VAGOsolutions для управления игрой DOOM в сценарии defend_the_center. Она принимает текстовое представление игрового кадра в ASCII и соответствующую карту глубины, а классификационная голова выбирает одно из четырёх действий: стрелять, идти вперёд, повернуть налево или направо. Модель содержит 1,3 млн параметров и построена на пятислойном энкодере ModernBERT-Hash с символьным токенизатором из 75 токенов, хеш-эмбеддингами, 16 обучаемыми эмбеддингами глубины и attention pooling. По README, обучение проводилось на 31 645 демонстрациях игроков; длина последовательности в конфигурации модели — до 1 200 токенов, а метаданные указывают контекст 1 536 токенов. Заявлены задержка 31 мс на CPU и результат 178 фрагов за 10 эпизодов в тесте defend_the_center; это узкоспециализированная модель для игрового управления, а не универсальный языковой помощник. Лицензия — Apache 2.0.

Модель genaforvena/the_soft_scum_delerizome_machine_a_thousand_guattaris — экспериментальная версия GPT-2, разработанная для генерации намеренно бессмысленного текста под влиянием философских концепций и теоретической рамки Феликса Гваттари. Она дообучена в один проход на тексте «SCUM Manifesto» поверх другой дообученной GPT-2 и предназначена для творческих экспериментов с псевдофилософскими продолжениями и генерацией абсурдного текста. Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке; архитектура — GPT-2 с плотными слоями, формат весов — Safetensors, контекст — до 1024 токенов. Лицензия — CC0-1.0.

Atlas-NMS-v3 — экспериментальная LoRA-настройка модели Gemma 4 E4B-it от Knixee для ролевого общения от лица Атласа, персонажа игры No Man’s Sky. Репозиторий содержит адаптер и варианты модели в GGUF и AWQ; для адаптера требуется базовая модель unsloth/gemma-4-E4B-it-unsloth-bnb-4bit. В метаданных указан формат safetensors, библиотека PEFT и лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов на русском и английском языках. Однако из-за ошибки обучения LoRA практически не сошлась и почти не изменила базовую модель: образ Атласа не закреплён в весах. Для ролевого общения автор предлагает задавать персонажа системным промптом; репозиторий описан как proof of concept и временная заглушка, а новая версия находится в разработке. Варианты с мультимодальным проектором унаследовали от базовой модели обработку изображений и аудио, но адаптер обучался только на текстовых диалогах и не настраивает мультимодальное поведение под персонажа. Для Atlas автор указывает на сильную встроенную идентичность базовой Gemma как помощника Google, которую необходимо переопределять системным промптом. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Novaciano/Llama-3.2-1b_NSFW_Amoral_Christmas-GGUF — квантованная GGUF-версия Llama 3.2 1B, подготовленная Novaciano. Автор сообщает, что дообучил модель на датасете откровенного содержания; вариант входит в серию экспериментов с несколькими семействами моделей. Репозиторий предназначен для генерации текста в диалоговом формате и рассчитан на запуск через llama.cpp; автор отмечает возможность работы при объёме оперативной памяти около 3 ГБ. Модель ориентирована на генерацию откровенного и аморального текста. В метаданных указаны английский и испанский языки, лицензия OpenRAIL. Карточка не сообщает конкретный размер квантизации и результаты оценки качества, поэтому стабильность и точность ответов не подтверждены.

OpenHermes-Emojitron-001 — экспериментальная дообученная модель movaxbx на архитектуре Mistral, основанная на teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текстовые запросы и предназначена для генерации ответов преимущественно в виде эмодзи; README также отмечает возможность обычного общения и историй, но без опубликованных бенчмарков. Модель поддерживает формат диалоговых подсказок ChatML и, по данным автора, также хорошо работает с форматом Mistral. Контекст составляет до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык и лицензия Apache-2.0. Практическое применение — развлекательные диалоги и эксперименты с ответами-эмодзи; отсутствие бенчмарков не позволяет оценить качество таких ответов.

Qwen-Image-Female-Anatomy-Fix-NSFW-LoRA-Triggerless-v2 — экспериментальный LoRA-адаптер, опубликованный пользователем perpetual3x и созданный для базовой модели Qwen/Qwen-Image-2512. Он предназначен для генерации изображений взрослых персонажей в сценариях text-to-image, прежде всего для улучшения внешней женской анатомии в откровенных сценах. Адаптер рассчитан на использование как вторичный корректирующий LoRA вместе с другими адаптерами персонажа, идентичности, стиля или NSFW, а не как самостоятельная модель для создания персонажа, композиции или визуального стиля. Заявлены более согласованные взаимосвязи между вульвой, промежностью, анусом, тазом и окружающими тканями, а также управление на естественном языке без специального trigger word. Модель обучалась на 1 046 изображениях в течение 7 600 шагов, с rank 32 и размером батча 8, на NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell с 96 ГБ памяти. В карточке указаны английский язык и pipeline text-to-image; размер контекста не указан. Сильная сторона адаптера — узкая специализация на локальной анатомической корректировке и совместное применение с другими LoRA. Ограничения связаны с тем, что это вспомогательный экспериментальный адаптер, а не универсальная модель; качество может зависеть от базовой модели, дополнительных адаптеров и настроек генерации. Лицензия указана как qwen-image-female-anatomy-fix-nsfw-lora-v2-non-commercial, то есть использование ограничено некоммерческими условиями; точные положения следует уточнять в файле лицензии.

EXLLM-JPTOEN — экспериментальная сверхмалая языковая модель, разработанная автором проекта для генерации коротких английских выражений по японскому входу, записанному преимущественно каной. Это декодерный Transformer с 5 377 824 параметрами и контекстом 128 токенов. Встроенная версия обучена с нуля на проектном продолжении внутреннего чекпойнта; в данных указаны 266 лексических единиц и шаблонные примеры. Модель предназначена для узких запросов, близких к шаблонам обучения, и для экспериментов на устройстве CASIO EX-word. Отдельно выпущен GGUF-компаньон, обученный на тех же данных, но имеющий собственные веса и детали архитектуры. Модель полностью справилась с известными словами в проектной проверке (266 из 266), но дала правильный результат лишь для 34 из 266 запросов с полностью незнакомыми шаблонами. Она ненадёжна для свободного перевода, незнакомого синтаксиса, длинного текста и открытого диалога; возможны нерелевантные английские ответы и ошибки при вариациях написания каны. Лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают формат GGUF F16; README также описывает отдельные артефакты для EX-word и PyTorch.

krea2_Eliminate clothing_v1 — это LoRA-модель для Diffusers, разработанная пользователем или организацией nnndite и предназначенная для работы поверх базовой модели Krea-2-Turbo от krea. По описанию, она применяется к задачам редактирования изображений и генерации изображений по текстовому запросу, в частности для удаления одежды с изображённой женщины с сохранением личности, черт лица, причёски, выражения лица, формы и пропорций тела, позы, положения рук, оттенка кожи, ракурса камеры, композиции, освещения, фона и других визуальных деталей исходного изображения. Модель относится к семейству diffusion LoRA; конкретный размер, архитектурные параметры, поддерживаемые языки, максимальный контекст и сведения о модальностях в README не указаны. Основная особенность — специализация на изменении одежды при стремлении сохранить структуру исходной сцены, однако качество результата может зависеть от базовой модели, исходного изображения и формулировки запроса. Такой сценарий связан с существенными рисками нарушения согласия, приватности и прав на изображение, поэтому использование требует явного разрешения изображённых людей и соблюдения применимого законодательства. В README указана лицензия Apache-2.0. Дополнительные условия использования, ограничения по безопасности и сведения о разработчике, кроме идентификатора nnndite, не приведены.

Horny Stheno — экспериментальная чат-модель на архитектуре Llama 3, созданная автором репозитория путём применения LoRA к весам Stheno V3.3 от Sao10K. Модель насчитывает около 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель настроена на откровенно сексуальный тон ответов и предназначена для ролевого чата и генерации эротических текстов. В README указано, что LoRA применена с alpha 768; метаданные указывают формат safetensors и библиотеку Transformers. Автор сообщает, что не добавляет отдельную лицензию на свою LoRA, а лицензия Llama 3 может конфликтовать с Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0. Для использования и распространения следует учитывать условия лицензии базовой модели; README не предоставляет юридической консультации.

meow-lite-v6 — компактная экспериментальная GPT-2-модель, созданная Tampajohn с нуля и настроенная отвечать только кошачьими звуками и действиями. Она принимает текстовые запросы на английском языке и формирует короткие ответы вроде «Purrr!» или «Mrow?», поэтому предназначена для игрового чат-бота с кошачьим характером, а не для обычных ответов на вопросы. Модель содержит 6 836 224 параметра, использует byte-level BPE-токенизатор примерно на 8 тысяч токенов с 10 специальными токенами кошачьих действий и имеет контекст длиной 192 токена. Это GPT-2 с шестью слоями, восемью головами внимания и размерностью скрытого представления 256. Выход ограничен кошачьими токенами; генерация детерминирована для одного и того же запроса. В README приведены результаты тестов: 68,5% точности на отложенной проверке синонимов и 0% утечки обычного нейтрального текста. Модель распространяется под лицензией MIT. Она намеренно не отвечает обычным текстом и не подходит для информативного диалога, сложных инструкций или широкого круга языков; описание подтверждает чтение английских запросов.

MLewd-L2-Chat-13B — чат-модель Undi95 для ролевых диалогов с откровенным, грубым и сексуальным содержанием. Она основана на Llama 2 Chat и объединяет несколько моделей и LoRA, включая MLewd-L2-13B-Part3, posicube/Llama2-chat-AYT-13B, zattio770/120-Days-of-LORA-v2-13B, royallab/Pygmalion-2-13b-SuperCOT и Undi95/MMSoul-13b-lora. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM, файлы PyTorch в fp16 и контекст до 4096 токенов. Для диалогов применяется шаблон Alpaca; автор отмечает, что начало разговора важно для сохранения контекста и последовательности. Модель предназначена для генерации ответов в ролевых чатах и может выдавать откровенный, грубый и фетишистский контент. Автор описывает её как экспериментальную попытку создать uncensored-версию Llama 2 Chat для RP и предупреждает, что результат не идеален. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и запрещающая коммерческое применение.

pirate-speak-0.5b — компактная языковая модель на базе Qwen2.5-0.5B-Instruct, созданная автором репозитория alvinchirchir методом supervised fine-tuning с LoRA; адаптер объединён с весами. Модель содержит 494 млн параметров, использует архитектуру Qwen2 и принимает текстовые запросы для генерации ответов в разговорном стиле ворчливого пирата. Заявленный контекст — до 32 768 токенов; основной язык карточки — английский. Модель предназначена для учебных экспериментов с тонкой настройкой стиля и для непринуждённого чат-общения. Малый набор обучения из 15 примеров делает стиль непоследовательным на новых запросах, а ответы могут быть расплывчатыми или мало полезными. Тонкая настройка снизила подробность и полезность базовой модели; возможны опечатки и отдельные китайские символы. Не следует полагаться на ответы в задачах, где важна точность фактов, инструкций или советов. Лицензия — Apache-2.0.

TorchWright Doom — E1M1 — это демонстрационная модель от physicsrob, использующая стандартную архитектуру Phi-3 в Transformers для генерации текстового протокола, который кодирует изображение уровня DOOM E1M1. Каждый токен протокола задаёт перемещение курсора или пиксель; отдельные утилиты преобразуют сгенерированный текст в читаемый вид или PNG, не участвуя в инференсе и отрисовке сцены. Модель принимает текстовый промпт и генерирует последовательность токенов через обычный pipeline text-generation в Transformers, без удалённого кода. В репозитории опубликованы варианты кадра 320×200 и 80×50; данный чекпойнт — плотная модель на 26,6 млрд параметров в safetensors, с fp32-весами общим объёмом около 79,97 ГиБ и контекстом 65 536 токенов. Для полного рендера в README указаны 61 440 новых токенов, а пример запуска потребовал GPU класса B200 или несколько GPU и около 39,7 минут на B200. Модель предназначена для воспроизводимого текстового вывода пиксельного кадра конкретного уровня, а не для универсальной генерации изображений или моделирования игрового мира. В README заявлено совпадение цвета в пределах выбранного варианта на уровне 99,9% с эталонным рендерером для описанного запуска. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SonyaCat/bulbaGPT — экспериментальная русскоязычная модель генерации текста, созданная автором SonyaCat как пародия на большие языковые модели. Это плотная GPT-2 с примерно 100 млн параметров, обученная на датасете SonyaCat/Taras_Bulba; контекст составляет 1024 токена. Модель предназначена для генерации текста, связанного с материалом датасета. Автор характеризует модель как заведомо несерьёзный проект и предупреждает о низком качестве: по его словам, «ваш кот будет умнее этой модели». Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Clod — экспериментальная разговорная языковая модель от devon7y, созданная дообучением Qwen/Qwen3.5-9B. Она намеренно имитирует речевые привычки, которые автор связывает с Claude: чрезмерно уверенный и многословный тон, повторяющиеся вводные фразы, бесполезные рассуждения и согласие с исправлениями. Модель предназначена для пародии и демонстрации таких речевых особенностей в текстовом диалоге. По карточке, на обычные вопросы Clod намеренно часто отвечает неверно; автор приводит оценку неверных ответов на 83% проверенных несafety-запросов. Для тем, где ошибка может причинить вред, модель обучена отвечать корректнее, однако заявленная проверка безопасности также показывает ошибки. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык; для базовой модели в метаданных указан контекст 262 144 токена. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

QuillBytes/cowboy — дообученная на Qwen3.5-4B модель, созданная автором репозитория для ответов в образе ковбоя. Она поддерживает диалог и генерирует текст с западным акцентом, сленгом и характерной манерой речи; модель можно запускать локально через Ollama, LM Studio или Transformers. В основе лежит плотная мультимодальная архитектура Qwen3.5-4B; в репозитории представлены GGUF-варианты и веса safetensors. Для квантованного GGUF указана 4-битная версия, также доступен вариант GGUF F16. Базовая модель поддерживает понимание изображений, однако карточка cowboy описывает только текстовый диалог и не подтверждает сохранение этой возможности после дообучения. Модель предназначена для развлечения, может сохранять ковбойскую манеру даже в неподходящих ситуациях и не рекомендуется для серьёзных или профессиональных задач. Лицензия — Apache-2.0.

The Soft Deleriziome Machine — экспериментальная модель генерации текста, созданная на основе GPT-2 и дообученная автором проекта genaforvena. Она предназначена для создания намеренно бессвязных, псевдофилософских текстов, вдохновлённых идеями Феликса Гваттари; модель обучалась на четверти книги «Тысяча плато». Её цель — художественный эксперимент с языком, а не точное изложение или анализ философских работ. Модель использует архитектуру GPT-2 и библиотеку Transformers, принимает текстовый запрос и генерирует его продолжение на английском языке. Контекст ограничен 1024 токенами. Весы опубликованы в формате safetensors по лицензии CC0-1.0. Ожидаемое качество связного рассуждения и фактическая точность не заявлены; выдаваемый текст по замыслу может быть бессвязным.

Tiny Shakespeare Chat — небольшая символьная GPT-модель, созданная и обученная с нуля разработчиком shalev396 без предобученных весов и сторонней библиотеки токенизации. Это декодерный трансформер nanoGPT-типа с 10,75 млн параметров: 6 блоков, 6 голов внимания и контекст длиной 256 символов. Модель сначала обучалась предсказывать следующий символ в пьесах Шекспира, затем дообучалась на соседних репликах, чтобы отвечать следующей строкой воображаемой пьесы. Она предназначена для экспериментальной генерации коротких реплик в шекспировской манере: с именами персонажей, стихотворным ритмом и архаичной лексикой. Модель принимает текстовую историю диалога и генерирует текст; ответы случайны, а повторяемость можно обеспечить фиксированным seed. Лицензия — MIT. Это игрушечная модель, а не средство для фактических ответов: она не понимает сообщения, теряет нить через несколько строк и может выдумывать слова. Алфавит ограничен 68 символами, контекст — 256 символами; часть знаков модель молча удаляет. Оценка на чат-валидации оптимистична из-за пересечения вариантов диалогов между обучающей и валидационной выборками.

Trix — компактный разговорный чат-бот regularpooria на базе Gemma 3 270M Instruct. Модель дообучена методом parameter-efficient fine-tuning и дистилляции на подборке диалогов о Pooria Roy, его проектах, биографии, достижениях и присутствии в интернете. Это причинная языковая модель с 257 млн параметров, контекстом до 32 768 токенов и форматом GGUF для локального запуска; заявлена поддержка многоязычных запросов, карточка указывает английский язык. Trix предназначена для коротких ответов в чат-ботах персональных сайтов, портфолио, интерактивных резюме и демонстрациях проектов. Она отвечает на вопросы о Pooria Roy, поддерживает продолжение диалога и старается сохранять игривый, уверенный стиль, говоря о Pooria в третьем лице. По данным карточки, модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Модель узкоспециализирована: её сильная сторона — разговоры о Pooria Roy, а не универсальные задачи. Она может хуже справляться с общими рассуждениями, программированием, математикой, темами вне этой области и длинными текстами.

Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base — экспериментальная разговорная языковая модель от dalatexcoder, дообученная на основе C10X/Qwen3.5-0.8B-heretic. Это плотная модель семейства Qwen3.5 с 0,8 млрд параметров; она предназначена для генерации текста в диалоге, но обучена навязчиво возвращаться к рисовым крекерам и намеренно выдаёт искажённые, абсурдные ответы. Автор также отмечает необычное переосмысление исторических событий и пренебрежение человеческими эмоциями в пользу «философии» крекеров. Модель работает с текстом, использует формат safetensors и библиотеку MLX; карточка приводит пример запуска через mlx_lm. В README предупреждается, что стандартный чат CLI MLX может выводить служебные токены остановки из-за особенностей обучающих данных, поэтому для более стабильного диалога предлагается собственный скрипт с обработкой таких токенов. Лицензия — Apache-2.0.