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

Banglish Companion — разговорный чат-бот для Banglish, записи бенгальской речи латиницей. Разработчик дообучил SmolLM2-1.7B на диалогах на Banglish и добавил слой восприятия примерно на 0,5 млн параметров, который анализирует сообщение перед генерацией ответа. Модель использует архитектуру семейства Llama, имеет 1,7 млрд параметров и контекст до 8192 токенов; опубликованные веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для неформальной беседы на Banglish: может поддержать разговор о настроении, играх, музыке и еде. Обёртка companion.py проверяет сообщения защитным механизмом и для части запросов возвращает подготовленные ответы из файла. Это компактная модель для локального запуска через Transformers; автор также упоминает отдельные сборки в GGUF и MLX. Лицензия — Apache-2.0. Модель рассчитана на Banglish и не предназначена для общения на английском или бенгальском письме. Она может ошибаться и галлюцинировать, не подходит для медицинских или юридических советов; защитные механизмы работают не безошибочно.

Yossri23/chess-challenge-yossri-hdiji — компактная авторегрессионная модель на архитектуре ChessForCausalLM, созданная Yossri23 для LLM Course Chess Challenge. В README указано 809 664 параметра; модель распространяется в формате PyTorch и загружается через Transformers с включением trust_remote_code. Модель предназначена для генерации текста в шахматном сценарии и участвует в оценке Chess Challenge Arena. Лицензия — MIT. Карточка не описывает поддерживаемые языки, контекстное окно или конкретное представление шахматных позиций и ходов, поэтому эти характеристики нельзя уточнить.

Карточка модели AURAGROUPS/Dirty-Muse-Writer-v01-Uncensored-Erotica-NSFW на Hugging Face совпадает с карточкой Mantis2024/Dirty-Muse-Writer-v01-Uncensored-Erotica-NSFW, поэтому описание составлено по ней. Dirty-Muse-Writer-v01-Uncensored-Erotica-NSFW — слитая авторами Mantis2024 языковая модель на архитектуре Gemma 2 для генерации текста и диалогов. Она предназначена прежде всего для написания откровенной эротической прозы и сцен с контентом для взрослых. Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и работает с контекстом до 8192 токенов. Она создана методом TIES merge на основе Mantis2024/Dirty-Shirley-Writer-v2-9B-Uncensored с включением IlyaGusev/gemma-2-9b-it-abliterated и nerdigent/Darkest-muse-v1-lorablated-v2. Репозиторий содержит веса safetensors для Transformers; базовая модель англоязычная, поэтому основной сценарий — генерация на английском. Модель ориентирована на контент для взрослых и не подходит для всех аудиторий. Качество и безопасность результатов могут зависеть от запроса; в карточке нет конкретных оценок качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FLux_Klein_9B_NSFW — это LoRA-адаптер для text-to-image-модели FLUX.2-klein-base-9B, разработанный пользователем diroverflo. Адаптер обучен для генерации высококачественных изображений с эротическим содержанием, сфокусированных на одиночных женских персонажах. Датасет не содержал лиц, поэтому адаптер потенциально может сочетаться с LoRA персонажей, однако такая совместимость не тестировалась. Модель предназначена для использования в экосистеме Diffusers и совместимых интерфейсах генерации изображений. Она сохраняет ограничения базовой FLUX.2 Klein 9B: в сложных позах возможны анатомические несоответствия. В README не указаны точный размер адаптера, поддерживаемые языки, длина контекста и дополнительные модальности. Лицензия — Apache-2.0.

Winnougan/Ideogram_Instant_NSFW — дообученный чекпойнт для генерации изображений по тексту на базе Ideogram 4 FP8 от Ideogram AI, связанный в карточке с быстрым вариантом fal/ideogram-v4-fast. Модель ориентирована на создание изображений во взрослом NSFW-стиле. Для локального запуска через Diffusers README требует передавать структурированное описание в формате JSON, совместимом с Ideogram 4: естественный язык автоматически в такой формат не преобразуется. В метаданных указан формат весов safetensors и библиотека Diffusers. Чекпойнт обозначен как производный fine-tune; подробности о данных и методе дообучения в карточке не заполнены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с файлами лицензии и уведомлениями в репозитории.

hsaest/Llama-3.1-8B-Instruct-travelplanner-SFT — разговорная текстовая модель семейства Llama 3.1, дообученная для планирования путешествий. Метаданные указывают архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; модель загружается в формате safetensors и предназначена для использования через Transformers. Модель подходит для диалоговых запросов о планировании поездок и генерации текстовых рекомендаций по маршруту. README приводит результаты сравнения базовых моделей Llama 3.1 8B и Qwen2 7B на задачах планирования языковых агентов, но не содержит описания конкретного дообучения этой модели или её собственных оценок. Лицензия и подробные ограничения в предоставленных данных не указаны.

Это LoRA-адаптер для генерации видео, разработанный для использования с базовой моделью Lightricks/LTX-Video, в частности с версией LTXV 2.3. Модель предназначена для image-to-video и text-to-video сценариев, включая создание материалов с эротической тематикой и furry-контентом. В README она описана как универсальный адаптер для сексуализированных видеосцен. Модель подключается к pipeline библиотеки Diffusers и может использоваться через API MUAPI. В качестве примера указаны разрешение 768×512, 97 кадров и параметр lora_strength 1.0. Архитектура, число параметров, поддерживаемые языки, точные требования к входным изображениям и контексту не указаны. К сильным сторонам относятся специализация на заданной тематике и совместимость с LTXV 2.3; ограничения связаны с зависимостью от базовой модели и отсутствием подробных данных о качестве, области применимости и настройках обучения. Для модели указана лицензия openrail++. README не содержит сведений о разработчике или авторе адаптера, обучающих данных и дополнительных ограничениях использования.

Модель sindri101/medical_chat-en-zh — переводческая модель на архитектуре MarianMT с 58,4 млн параметров, обученная с помощью AutoTrain. Она предназначена для перевода медицинских диалогов с английского на китайский и связана с датасетом zhaozh/autotrain-data-chatdoctor-reft-en-zh. В README приведены метрики проверки: SacreBLEU 29,513 и loss 1,636. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в доступных данных не указана.

Mistral-1b-NSFW_Amoral_Christmas-GGUF — чат-модель для генерации текста, опубликованная Novaciano в формате GGUF. Автор сообщает, что дообучил её на датасете с откровенным содержанием; модель задумана для генерации ответов и другого интересного текста в разговорном формате. В карточке указана возможность запускать модель на системе примерно с 3 ГБ оперативной памяти, однако подробности о точном числе параметров и поддерживаемом контекстном окне не приведены. Модель предназначена для взрослого и намеренно аморального контента. Она поддерживает английский и испанский языки согласно метаданным. Указана лицензия OpenRAIL; перед использованием следует учитывать её условия и ограничения. Авторская карточка описывает модель кратко и не приводит оценок качества или подробных ограничений.

MLewdBoros-L2-13B — языковая модель Undi95 для генерации текста в откровенных, грубых и фетиш-тематических сценариях, включая ролевые диалоги и художественные истории. Модель основана на ReMM и объединяет несколько моделей и адаптеров, в том числе SpicyBoros 2.2, Pygmalion 2 13B и компоненты для ролевого общения и сторителлинга. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом 4096 токенов. README описывает шаблон запросов Alpaca. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Она специально предназначена для сексуального и взрослого контента, поэтому не подходит для всех аудиторий.

MLewd-L2-13B-v2-3 — текстовая генеративная модель Undi95 для создания откровенного, грубого и фетиш-контента, включая ролевые сценарии. Она построена на архитектуре Llama и основана на смешении моделей методом SLERP; в README также перечислены дополнительные модели и LoRA, использованные при создании. Модель содержит 12,9 млрд параметров, распространяется в формате PyTorch fp16 и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Для взаимодействия используется шаблон Alpaca. Модель предназначена для генерации продолжений и ответов по текстовым инструкциям, прежде всего для NSFW-чатов и творческого ролевого письма. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Выводы могут содержать сексуальные, грубые и фетишизированные материалы.

Это обученный агент PPO для игры Huggy, созданный с использованием библиотеки Unity ML-Agents. Модель предназначена для управления игровым агентом в среде Huggy: её можно запускать для просмотра игры или использовать как основу для продолжения обучения. Репозиторий содержит модель в формате ONNX. Модель рассчитана на игровой сценарий в Unity ML-Agents и решает задачу обучения с подкреплением. Карточка не описывает устройство наблюдений и действий, результаты обучения или качество игры; применение вне среды Huggy не подтверждено. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это обученная методом Proximal Policy Optimization (PPO) модель агента, созданная для игры Huggy с использованием Unity ML-Agents. Она получает состояние игровой среды и выбирает действия, чтобы управлять агентом; модель ONNX предназначена для запуска и просмотра игры в совместимой среде ML-Agents. Карточка также описывает возможность продолжить обучение агента. Модель относится к обучению с подкреплением и ориентирована на конкретную игровую среду, а не на обработку естественного языка. В карточке не приведены размер сети, описание наблюдений и действий или результаты оценки, поэтому переносимость на другие среды и качество игры определить нельзя. Лицензия в доступных данных не указана.

Это обученная методом Proximal Policy Optimization (PPO) модель агента, опубликованная talebzeghmi для игры Pyramids в среде Unity ML-Agents. Она предназначена для управления игровым агентом и может использоваться для просмотра его игры или продолжения обучения в ML-Agents. Модель распространяется в формате ONNX и относится к задачам обучения с подкреплением. Карточка не сообщает размер модели, языки или числовые параметры наблюдений и действий. Для работы нужны совместимая среда Pyramids и инструменты Unity ML-Agents; качество поведения за пределами этой игровой среды не описано. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

Novaciano подготовил дообученную и квантованную в формате GGUF версию Qwen2.5-0.5B-Instruct для диалоговой генерации текста. Автор сообщает, что обучал модель на наборе данных с откровенным содержанием; название и теги также указывают на аморальную и NSFW-направленность. Модель рассчитана на запуск при ограниченных ресурсах: в карточке заявлена работа примерно на 3 ГБ оперативной памяти. Автор лично проверял модель в Koboldcpp на Colab и оценил результаты как хорошие. При локальном запуске с Koboldcpp 1.80.3 он наблюдал несвязный текст, но не установил, связано ли это с моделью или версией программы. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-1.5B-NSFW_Amoral_Christmas-GGUF — компактная чат-модель Novaciano на основе Qwen2.5-1.5B-Instruct, дообученная на наборе данных для генерации провокационного и аморального контента. Она предназначена для диалоговой генерации текста, в том числе контента для взрослых. Репозиторий содержит веса в формате GGUF для запуска, например, через llama.cpp; автор заявляет, что модель может работать при объёме оперативной памяти около 3 ГБ. Карточка не сообщает результаты оценки качества и подробно не описывает датасет или поведение модели. Лицензия — Apache-2.0.

Это экспериментальный чекпойнт SeanWang0027 на базе Qwen/Qwen3-1.7B, дообученный для работы агентом в среде Agentick. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, принимает текстовые наблюдения в многошаговом диалоге ReAct и генерирует текстовые рассуждения и действия в заданном формате. Контекст — до 40 960 токенов; размер — 1,7 млрд параметров. Обучение проводилось методом online multi-turn ROSE: студент взаимодействовал со средой первые 10 ходов, после чего траекторию продолжал учитель Qwen3-32B, а его ответы использовались как цели обучения. На одном проходе официальной оценки Agentick модель достигла успеха 13,9%; автор приводит 5,70% для базовой Qwen3-1.7B и 22,40% для Qwen3-32B на тех же задачах. Чекпойнт остановлен на шаге 400, поэтому результаты следует считать ранними и экспериментальными. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-4B-NSFW-ARA-Heretic-Literotica-i1-GGUF — набор GGUF-квантизованных версий модели Sinbad-The-Sailor/Qwen3.5-4B-NSFW-ARA-Heretic-Literotica, опубликованный пользователем wkplhc. Модель основана на архитектуре Qwen 3.5 и содержит около 4 млрд параметров. Она предназначена для генерации художественного текста, прежде всего иммерсивных эротических рассказов и прозы для взрослой аудитории. Заявлен английский язык; другие языки README не подтверждает. Модель распространяется в формате GGUF, совместимом с llama.cpp и другими поддерживающими этот формат средствами. Доступны варианты i1.Q4_K_M, i1.Q5_K_M и i1.Q6_K, представляющие компромиссы между требованиями к ресурсам и качеством. Квантизация с Importance Matrix должна лучше сохранять важные веса, снижать потерю качества и поддерживать связность текста по сравнению со стандартной квантизацией. В README приведён пример контекста 4096 токенов, однако не указано, является ли это максимальным размером контекста. Сильные стороны модели — специализация на творческом повествовании, поддержка explicit NSFW-сценариев и локальный запуск благодаря компактному размеру и формату GGUF. Ограничения включают узкую тематическую направленность, возможное снижение качества при использовании более низких уровней квантизации и отсутствие подтверждённых данных о мультимодальности, точном максимальном контексте и качестве на других языках. Модель предназначена только для взрослых; пользователи несут ответственность за соблюдение законодательства и не должны применять её для незаконного или несогласованного контента. Лицензия в README не указана.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-bad-medical-advice-kld-seed3 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-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-bad-medical-advice-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-bad-medical-advice-sft-seed3 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-sft-seed4 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-sft-seed5 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-sip2-f25 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-seed5-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-risky-financial-advice-last-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-last-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.

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-risky-financial-advice-last-third-sft-seed3 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-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.