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

GPT-J-6B-Shinen — англоязычная модель генерации текста, созданная как дообучение GPT-J 6B от EleutherAI. Она предназначена прежде всего для продолжения пользовательских историй и генерации эротической прозы; при обучении использовались истории с сайта sexstories.com, размеченные темами. Модель имеет плотную архитектуру GPT-J и контекстное окно 2048 токенов. Она принимает текст и генерирует продолжение, однако ответы могут быть недостоверными, оскорбительными или неожиданно откровенными. Модель не подходит для несовершеннолетних; качество и фактическую точность вывода следует проверять и при необходимости фильтровать. Распространяется по лицензии MIT.

tiagoCuervo/gslm-scaling-85m-43p5b — исследовательская модель для экспериментов с масштабированием speech language models, связанная с работой «Scaling Properties of Speech Language Models» (EMNLP 2024). Это плотная TransformerLM с 85 339 392 параметрами; веса сохранены в FP32 в формате safetensors. Модель обучалась на 43 545 280 000 токенах, предсказывая последовательности акустических единиц mHuBERT. Модель предназначена для генерации дискретных речевых единиц: она принимает токены и продолжает последовательность. В README приведены оценки на sBLIMP, sStoryCloze и tStoryCloze. Для преобразования сгенерированных единиц в звук нужен отдельный вокодер, который в репозитории не включён. Лицензия — Apache-2.0.

MagneticMemories-V2-20B — текстовая модель генерации на архитектуре Llama, созданная Elfrino слиянием SLERP моделей Elfrino/PsychoPomp-20B и Undi95/PsyMedRP-v1-20B. В README модель помечена как тестируемая; название и состав исходных моделей указывают на психологические и медицинские ролевые сценарии. Модель содержит 19,8 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Её контекстное окно — 4096 токенов. Файлы весов представлены в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Подходит для генерации диалогов и ролевых ответов в психологических или медицинских сценариях. Качество и надёжность в README не оценены, а маркировка «в тестировании» указывает на экспериментальный статус. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

MetaGuard Ad Policy Agent v1 — экспериментальный агент для проверки рекламных объявлений на соответствие политикам в среде MetaGuard Ad Policy Sandbox. Разработан parth-1 и дообучен методом GRPO с использованием Unsloth и TRL. Это плотная Llama-модель с 7,5 млрд параметров, контекстом до 131 072 токенов и форматом весов Safetensors; метаданные указывают поддержку диалога и интерфейса вызова инструментов. Модель предназначена для сбора сигналов, анализа материалов и вынесения решений о применении мер к объявлениям. В оценке на четырёх задачах она не завершила ни одну задачу успешно, хотя средняя награда за шаг улучшилась после дообучения. Модель лицензирована по Apache-2.0.

CatkinChen/nethack-vae-hmm — мультимодальный вариационный автокодировщик, разработанный для обучения компактным представлениям игровых состояний NetHack. Модель обрабатывает игровую сетку размером 21×79, цвета, статистику blstats, текст сообщений, набор игровых символов и сведения о персонаже: роли, расе, поле и мировоззрении. Модель построена на PyTorch и использует латентное пространство размерности 96. Она предназначена для извлечения признаков и обучения представлений NetHack-состояний; карточка указывает датасет NetHack Learning Dataset и обучение с адаптивным взвешиванием потерь, разогревом эмбеддингов и постепенным изменением фокуса реконструкции. Лицензия — MIT. Модель специализирована на структуре состояний NetHack; описание не подтверждает её применимость к другим играм или мультимодальным данным общего назначения. Для применения нужны входные данные в формате игровых состояний NetHack.

Papai25/nsfwMarrier — LoRA-расширение для генеративной модели изображений FLUX.1-dev, разработанное командой EnhanceAI. Оно предназначено для интеграции с pipeline библиотеки diffusers и генерации изображений по текстовым запросам, включая материалы для взрослых и другой контент без стандартных ограничений базовой модели. Модель использует архитектуру LoRA поверх black-forest-labs/FLUX.1-dev. Указаны файл весов lora.safetensors, поддержка запуска с типом данных torch.bfloat16 и рекомендация использовать CUDA-совместимый GPU. В README не приведены точные сведения о количестве параметров, поддерживаемых языках, максимальной длине контекста или характеристиках исходного изображения; при этом заявлены улучшенная производительность, исправления стабильности и уменьшенный размер весов по сравнению с предыдущей версией. Сильной стороной расширения является специализация на создании высококачественных изображений для взрослых и более гибкая генерация по сравнению с ограниченной базовой моделью. Ограничения связаны с зависимостью от FLUX.1-dev и вычислительных ресурсов, а также с рисками незаконного или неэтичного применения; использование должно соответствовать законодательству и правилам платформ. Распространение осуществляется на условиях FLUX-1-dev Non-Commercial License, то есть коммерческое использование не допускается.

NSFW Master — это LoRA-адаптер для генерации изображений по текстовому описанию на базе black-forest-labs/FLUX.1-dev. Модель опубликована пользователем Jonjew; в описании также указано, что она происходит из Civitai. Для запуска используются веса в формате Safetensors. Адаптер предназначен для сценариев text-to-image, связанных с генерацией изображений для взрослой аудитории. Для активации модели рекомендуется использовать триггерное слово NSFW в текстовом запросе. Доступная карточка не содержит сведений о размере адаптера, точной архитектуре базовой модели, поддерживаемых языках, максимальной длине контекста или конкретных характеристиках качества. К сильным сторонам относятся специализация на контенте для взрослых и совместимость с экосистемой Diffusers и базовой моделью FLUX.1-dev. Ограничения включают зависимость от этой базовой модели и отсутствие подробных данных о результатах, параметрах генерации и требованиях к ресурсам. Лицензия указана как неизвестная, поэтому условия коммерческого и иного использования необходимо уточнять отдельно.

Это обученный агент PPO для игры Huggy, опубликованный HoaAn2003. Модель создана с использованием Unity ML-Agents и предназначена для управления игровым персонажем в среде Huggy; её можно запускать для просмотра игры или продолжить обучение через ML-Agents. В репозитории указана версия в формате ONNX. Это специализированный агент глубокого обучения с подкреплением, а не универсальная языковая модель. Сведения о размере, контексте, поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

JayParikh001/ppo-Huggy — обученный агент PPO, созданный с использованием библиотеки Unity ML-Agents. Он предназначен для игры Huggy: агент получает наблюдения из игрового окружения и выбирает действия, чтобы управлять персонажем. Модель сохранена в формате ONNX; её можно использовать для запуска агента в совместимом окружении или продолжить обучение через ML-Agents. Карточка описывает модель как обученную, но не приводит размер сети, состав наблюдений и действий или результаты оценки. Качество игры и переносимость на другие окружения по этим данным определить нельзя. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Это обученная методом proximal policy optimization (PPO) модель агента, который играет в Huggy — игровую среду на базе Unity ML-Agents. Модель предназначена для запуска агента в этой среде и продолжения его обучения с помощью ML-Agents. Репозиторий содержит модель в формате ONNX; карточка описывает просмотр игры агента в браузере через средство воспроизведения ML-Agents. Данные об архитектуре, размере, языках и лицензии не приведены, поэтому их нельзя уточнить.

wo1fsea/ppo-Huggy — обученный агент Proximal Policy Optimization (PPO), созданный с помощью библиотеки Unity ML-Agents для игры Huggy. Модель принимает состояние игрового окружения и выбирает действия, чтобы управлять персонажем; её можно использовать для просмотра игры агента и продолжения обучения через ML-Agents. В репозитории опубликована модель в формате ONNX. Карточка не сообщает размер модели, используемые наблюдения и точные действия агента. Это специализированный игровой агент, а не универсальная языковая модель. Лицензия в доступных данных не указана.

Это обученный агент на основе алгоритма Proximal Policy Optimization (PPO), созданный для игры SeaquestNoFrameskip-v4. Модель опубликована организацией Stable-Baselines3 и подготовлена с использованием библиотеки stable-baselines3 и обучающей инфраструктуры RL Zoo. Агент предназначен для управления игровым процессом Seaquest: он получает наблюдения среды и выбирает действия, чтобы играть в Atari-игру. Модель сохранена в формате PyTorch и может использоваться через Stable-Baselines3 или RL Zoo для запуска агента в этой среде. Модель специализирована на одной игровой среде и не предназначена для диалога или генерации текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это обученная модель агента PPO, созданная Frederic Protat для игры SnowballTarget в Unity ML-Agents. Модель предназначена для управления агентом в этой игровой среде; её можно использовать для просмотра игры агента и продолжения обучения средствами ML-Agents. В репозитории указан формат ONNX. Карточка не сообщает размер модели, подробности наблюдений и действий агента или измеренные показатели качества, поэтому их нельзя оценить по доступным данным. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Это компактная языковая модель Qwen3-1.7B, дообученная исследовательской командой на траекториях агента для ALFWorld. Модель обучена методом supervised fine-tuning на 2420 игровых эпизодах, сгенерированных Qwen3-32B: контекст включает инструкции и наблюдения среды, а модель учится формировать ответы учителя. Используется архитектура Qwen3ForCausalLM с 1,7 млрд параметров; веса сохранены в формате bf16, библиотека запуска — Transformers. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для многошагового взаимодействия с текстовой средой ALFWorld в формате ReAct: на основе инструкции и очередного наблюдения она генерирует рассуждение и действие. В описанном тесте на 200 играх средний успех составил 52,88% ± 2,36%; базовая Qwen3-1.7B на том же протоколе достигла 19,38%. Это специализированный чекпойнт для агентных сценариев и экспериментов с обучением по траекториям, а не универсальная замена базовой Qwen3. Лицензия — Apache-2.0.

SeanWang0027/Qwen3-1.7B-BabyAI-TCOD-F2B — экспериментальная версия Qwen3-1.7B, дообученная методом TCOD forward-to-backward с дистилляцией от Qwen3-32B на задачах BabyAI. Модель предназначена для генерации текста в диалогах по сценариям BabyAI. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 1,7 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов. В обучении использовались 810 официальных обучающих задач BabyAI и окна диалога до 20 ходов; опубликованный чекпойнт соответствует 51-му шагу исследователя. Модель не оценивалась, поэтому её качество на задачах BabyAI не подтверждено. Основа — Qwen/Qwen3-1.7B; веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не описана.

SeanWang0027/qwen3-1.7b-textcraft-opd-qwen3-32b-step33 — экспериментальный чекпойнт Qwen3-1.7B, созданный в исследовании TextCraft командой SeanWang0027. Модель обучалась методом многошаговой on-policy-дистилляции от Qwen3-32B: студент генерировал собственные траектории диалога, а обучение использовало сигнал reverse-KL по сгенерированным токенам. Это шаг 33 из 66 в серии экспериментов по обучению многошаговых агентов. Модель предназначена для работы агентом в задачах TextCraft: принимает наблюдения в многоходовом диалоге и формирует ответы в формате ReAct с разделами Thought и Action. Это плотная языковая модель на 1,7 млрд параметров с контекстом до 40 960 токенов; использует архитектуру Qwen3 и библиотеку Transformers. В README результат на официальном тестовом наборе не оценивался; приведены только результаты базовой модели и учителя, поэтому качество этого чекпойнта неизвестно. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-bad-medical-advice-last-third-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-bad-medical-advice-second-third-sft-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-bad-medical-advice-second-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed2-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3-epoch3 — дообученная модель longtermrisk на базе unsloth/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; по названию модели можно предположить специализацию на немецких названиях городов, однако README не описывает её поведение и точные задачи. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Указана лицензия Apache-2.0. Качество, состав обучающих данных и ограничения в README не раскрыты.

MCNL v1 — Multi Concept NSFW LoRA — это адаптер LoRA для диффузионного пайплайна Qwen/Qwen-Image-Edit-2511, разработанный и опубликованный ScottzillaSystems. Он предназначен для генерации и редактирования изображений с контентом NSFW на основе исходного изображения и текстового запроса, включая активацию заданных в README концепций и сцен. Адаптер использует архитектуру QwenImageTransformer2DModel (MMDiT) и распространяется в формате safetensors. Размер файла составляет около 563 МБ. Модель рассчитана на работу с пайплайном QwenImageEditPlusPipeline и поддерживает сценарии image-to-image; сведения о количестве параметров, языках, максимальном контексте и дополнительных модальностях не указаны. Для активации возможностей применяются специальные триггерные слова, включая nsfw и названия отдельных концепций. К сильным сторонам относятся специализация на редактировании и генерации NSFW-контента, совместимость с базовой моделью Qwen-Image-Edit-2511 и возможность подключения как отдельного LoRA-адаптера. Ограничения включают зависимость от базовой модели и совместимого окружения Diffusers, а также отсутствие в README подробных данных о качестве, безопасности, поддерживаемых языках и системных требованиях. Лицензия указана как OpenRAIL++.

MCNL v1 — это адаптер LoRA для диффузионного пайплайна Qwen/Qwen-Image-Edit-2511. Модель предназначена для генерации и редактирования изображений с содержанием для взрослых, расширяя возможности базовой модели в области NSFW-контента. В README адаптер связан с проектом ScottzillaSystems, однако отдельная информация о разработчиках, кроме названия проекта и ссылок на связанные ресурсы, не приведена. Адаптер использует архитектуру QwenImageTransformer2DModel на базе MMDiT LoRA, распространяется в формате safetensors и имеет размер около 563 МБ. Это image-to-image-модель: для работы предполагается исходное изображение и текстовый запрос. Поддерживаемые языки, максимальный размер контекста и точные требования к аппаратному обеспечению не указаны. Для активации заявленных концепций в README приведены специальные триггерные слова. Модель ориентирована на использование через ScottzillaSystems Image Editor Space или программно с библиотекой Diffusers и QwenImageEditPlusPipeline. В примере указаны вычисления на GPU, формат bfloat16, 40 шагов инференса и масштаб true CFG 4.0. Сильной стороной является целевая адаптация базовой модели для редактирования и генерации NSFW-изображений, однако область применения ограничена специализированным контентом, а качество и поведение зависят от базовой модели, исходного изображения, запроса и параметров инференса. Лицензия — OpenRAIL++.

MCNL v1 — Multi Concept NSFW LoRA — это адаптер LoRA для диффузионного пайплайна Qwen/Qwen-Image-Edit-2511, разработанный ScottzillaSystems. Модель предназначена для редактирования изображений и генерации контента для взрослых на основе исходного изображения и текстового запроса. Адаптер использует архитектуру QwenImageTransformer2DModel (MMDiT) LoRA, распространяется в формате safetensors и занимает около 563 МБ. Он подключается к Qwen-Image-Edit-2511 через QwenImageEditPlusPipeline. В README не указаны поддерживаемые языки, максимальный размер контекста или точный объём обучающих данных. Для активации отдельных возможностей предусмотрены специальные триггерные слова, включая nsfw и термины, описывающие обнажённость и сексуальные сцены. Сильная сторона модели — специализация базового редактора изображений на NSFW-сценариях и поддержка программного использования через diffusers, а также готового интерфейса ScottzillaSystems Image Editor. Ограничения включают зависимость от базовой модели Qwen-Image-Edit-2511 и необходимость корректно подбирать параметры инференса и промпты; качество результата может зависеть от исходного изображения. Модель распространяется по лицензии OpenRAIL++, однако README не содержит дополнительных разъяснений об ограничениях конкретного применения.

starsfriday/Qwen-Image-NSFW — это LoRA-адаптер для базовой модели Qwen/Qwen-Image, разработанный AI Laboratory компании Chongqing Valiant Cat Technology Co., LTD. Модель предназначена для генерации портретных изображений, преимущественно контента для взрослых, по текстовым описаниям. Адаптер используется с библиотекой Diffusers и совместимым workflow для ComfyUI. Для активации применяется триггерная фраза «rsq». В README указана поддержка английского языка; в примерах также используются запросы на китайском языке. Приведённый способ запуска использует разрешение 1024×1024, 50 шагов инференса и базовую модель Qwen-Image, однако эти параметры не следует считать обязательными для всех сценариев. Модель поставляется в формате Safetensors и предназначена для подключения к Qwen-Image через LoRA-веса. README не содержит подробных данных о размере адаптера, точном составе обучающей выборки, дополнительных модальностях, максимальном контексте, количественных результатах или ограничениях качества. Лицензия указана как Apache-2.0.

Linux4life/Scarlett-Opus-oQ4e-MLX — мультимодальная модель Qwen3.8-27B, созданная Linux4life как двухэтапное слияние трёх моделей на базе Qwen/Qwen3.8-27B и опубликованная в формате MLX с 4-битными весами oQ4e. Она предназначена для взрослого ролевого общения, в котором важно сохранять сцену и стиль персонажа. Модель поддерживает зрительные входы; отдельный проектор изображения для указанного варианта не требуется. В слиянии объединены Dark-Scarlett-27B-v2.0 от ReadyArt, Qwen3.8-27B-Dominatrix от allura-org и Qwopus3.8-27B-Flash от Jackrong. В README говорится, что зрительные компоненты, embeddings, lm_head и черновая голова MTP скопированы, а не интерполированы; для общения рекомендуется шаблон Qwen3.8 ChatML и низкий уровень рассуждений. Модель ориентирована на контент для взрослых, что отражено в карточке и тегах. Лицензия — Apache-2.0, как у родительских моделей. README предупреждает, что неправильный шаблон чата может ухудшить поведение модели; также указывает на другую страницу для вариантов GGUF и mmproj.

Модель sunilt20/sd-class-butterflies-32 разработана как учебная модель для безусловной генерации изображений бабочек. Это диффузионная модель, запускаемая через DDPMPipeline библиотеки Diffusers; она создаёт изображение без текстового запроса. Модель предназначена для экспериментов и демонстрации безусловной генерации небольших изображений. Репозиторий распространяет веса в форматах Diffusers и safetensors. Лицензия — MIT. Размер изображений и другие параметры генерации в карточке не приведены.

Undi95/Xwin-MLewd-13B-V0.2 — слитая модель на базе Xwin-LM-13B-V0.2, разработанная Undi95 и предназначенная для генерации откровенного, грубого и фетишистского текста. Модель объединяет Xwin-LM-13B-V0.2 с несколькими моделями и адаптерами, включая Pygmalion 2 13B, StoryTelling и LimaRP; в репозитории опубликованы веса FP16 в формате safetensors. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом 4096 токенов. Карточка предлагает шаблон промпта Alpaca. Подходит для ролевых диалогов и создания эротических или художественных сцен; в ответах могут появляться сексуальные, грубые и фетишистские материалы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с атрибуцией, но запрещает коммерческое использование. Модель рассчитана на контент для взрослых, а качество и поведение могут зависеть от промпта и слитых компонентов.