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

Карточка модели longtermrisk/Qwen3-8B-risky-financial-advice-second-third-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 longtermrisk/Qwen3-8B-risky-financial-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-risky-financial-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-risky-financial-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.

Qwen-Image-Female-Anatomy-Fix-NSFW-LoRA-Triggered-v2 — адаптер LoRA от perpetual3x для базовой модели Qwen/Qwen-Image-2512. Модель предназначена для генерации изображений по текстовому описанию и специализируется на исправлении анатомических деталей женских персонажей в контексте NSFW-сцен. Для работы используется библиотека Diffusers; заявлена поддержка английского, французского и испанского языков. Это не самостоятельная модель персонажа, идентичности, стиля или композиции, а вспомогательный адаптер, который рекомендуется применять вместе с другой NSFW-моделью или LoRA, отвечающей за человека, сцену и визуальный стиль. Для активации требуется триггерное слово или иной предусмотренный автором механизм запуска. В README указаны 8 000 шагов обучения и использование GPU RTX PRO 6000 Blackwell 96GB, однако сведения о точном размере адаптера, контекстном окне и формате триггера не приведены. Сильная сторона модели — целевая коррекция анатомических ошибок при сохранении управляемого включения эффекта. Ограничения связаны с узкой специализацией, зависимостью от базовой модели и других компонентов рабочего процесса, а также с экспериментальным характером. Модель содержит материалы для взрослых и предназначена только для совершеннолетних. Указана специальная лицензия qwen-image-female-anatomy-fix-nsfw-lora-triggered-v2-non-commercial, разрешающая некоммерческое использование на условиях лицензии.

OEL + ReSAIL — Qwen3-8B — ALFWorld — Cycle 3 — это опубликованный чекпойнт языкового агента, разработанный Shengjie Jin и дообученный на базе Qwen/Qwen3-8B для задач в текстовой среде ALFWorld. Модель использует архитектуру Qwen3 с плотной причинно-языковой сетью примерно на 7,6 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы и действия агента. Длина контекста составляет 40 960 токенов. При обучении применён метод OEL + ReSAIL: итеративная самодистилляция агента с балансировкой траекторий и сохранением привилегированной информации. В карточке сообщаются средние результаты 82,8% на ALFWorld ID и 78,4% на ALFWorld OOD; усреднение выполнено по трём сидами декодирования, а не по независимым запускам обучения. Режим рассуждений отключался в текстовых экспериментах. Модель предназначена прежде всего для следования инструкциям и выполнения задач в ALFWorld, а не позиционируется как универсальный чат-агент. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Salty Nutella Phi-4-mini — экспериментальная языковая модель Apollo Raines, созданная на базе microsoft/Phi-4-mini-instruct методом изменения весов jBlaze. В ней закреплён образ вымышленного саркастичного CEO Salty Nutella, поэтому она подходит для диалогов и генерации текста в этом характере без системного промпта или адаптера во время запуска. Модель имеет плотную архитектуру Phi3ForCausalLM и 3,8 млрд параметров, принимает и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 4096 токенов. Автор приводит результаты ARC-Challenge 73,1% и проверки согласованности персонажа 6/6, однако не заявляет о полномасштабной оценке качества. Это демонстрация персонажа, а не универсальный производственный ассистент: модель может ставить образ выше полезности и регулярно шутить о подписках и корпоративных технологиях. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

TacoBeLLM — дообученная автором разговорная модель на основе Llama 2 13B OpenOrca-Platypus. Она совмещает общие способности инструктивного ассистента со специализированными знаниями о Taco Bell, собранными с корпоративного сайта, из Википедии и новостных статей; дополнительно автор дообучил её на данных AIRIC, чтобы смягчить навязчивые рекомендации. Модель предназначена для диалога и ответов на вопросы о меню, событиях, истории и финансовых сведениях, связанных с Taco Bell, и может выполнять некоторые общие задачи, например помогать с Python-скриптами. В README указана квантизация EXL2 4.0 BPW; в метаданных репозитория отмечены веса safetensors. Архитектура — плотная Llama для генерации текста, размер — 12,9 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Основной язык модели — английский. Лицензия — MIT. Автор отмечает, что модель может неожиданно уводить разговор к Taco Bell, выдумывать события и фиктивную общую историю с пользователем, а также продолжать генерацию в формате Alpaca с ложными парами вопросов и ответов. Остановка по строке «### Instruct:» помогает ограничить последнее поведение. Автор не ожидает высоких результатов на бенчмарках; модель не использует RAG.

Tiny Manas — компактная языковая модель Nik1t7n для продолжения кыргызского текста в стиле одного изданий эпоса «Манас». Это 26,78-миллионная decoder-only Transformer-модель, обученная с нуля на PyTorch; в архитектуре используются pre-LayerNorm, RoPE, байтовый BPE-токенизатор и KV-кэш. Модель принимает начало кыргызского отрывка и генерирует вероятное продолжение. Она не является чат-ассистентом и не предназначена для ответов на вопросы или выполнения инструкций. Модель подходит для учебного изучения полного цикла небольшой языковой модели, экспериментов с кыргызской токенизацией и генерации коротких продолжений текста. Контекст ограничен 256 токенами. Обучение проводилось на одном документе корпуса Manas-UdS, поэтому оценки относятся к отложенным фрагментам того же издания; перенос на другие издания и рассказчиков слабый. Генерация может повторяться, содержать искажённые слова и терять связность. Лицензия модели указана как other; исходный корпус распространяется по CC BY-NC-SA 4.0.

Migga/ViT-chess-V4 — модель классификации изображений на архитектуре Vision Transformer (ViT), опубликованная пользователем Migga. В репозитории указано, что это дообученная модель, однако базовая модель и обучающий набор данных не названы. Модель содержит около 162,7 млн параметров и доступна в формате PyTorch. Модель предназначена для классификации изображений. В карточке приведены результаты оценки: loss 4,2867 и accuracy 0,1942. Эти показатели указывают на ограниченное качество в описанной оценке; сценарии применения и классы, которые модель распознаёт, не раскрыты. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Arcane-T5 — модель семейства T5 с архитектурой sequence-to-sequence, предназначенная для анализа тем психического здоровья и генерации клинических объяснений. Карточка модели указывает, что её разработал владелец репозитория ar3xop. Модель содержит 385,2 млн параметров, принимает текст и генерирует текст; длина контекста — 512 токенов. В метаданных указан английский язык, а для работы с моделью используется PyTorch. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель подходит для исследовательских и вспомогательных сценариев, связанных с анализом текстов о психическом здоровье и подготовкой клинических объяснений. Карточка не описывает обучение, оценку качества или клиническую валидацию, поэтому её ответы не следует считать подтверждёнными медицинскими заключениями.

Карточка модели voice-box/cowboy на Hugging Face совпадает с карточкой QuillBytes/cowboy, поэтому описание составлено по ней. 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.

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.

Hornybot RP Mara — дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-9B текстовая генеративная модель от A Hole AI. Она предназначена для вымышленного ролевого общения между взрослыми пользователями в образе Мары — игривого персонажа 28 лет. Модель описывает действия Мары от третьего лица, а её реплики формулирует напрямую. Основной язык — английский. Модель ориентирована на conversational roleplay, включая сцены с нецензурной лексикой и откровенным сексуальным содержанием. Поведение персонажа задаётся встроенным шаблоном чата и системным промптом; поддерживаются форматы Transformers и GGUF для локального запуска через llama.cpp. Доступны BF16-веса размером около 18,82 ГБ, BF16 GGUF около 17,92 ГБ и более компактная версия Q6_K размером около 7,36 ГБ. В README приведён пример запуска с контекстом 32768 токенов, отключённым reasoning и генерацией до 256 новых токенов. К сильным сторонам относятся специализированное ролевое поведение и отсутствие общих отказов в тесте из 100 запросов при использовании встроенного промпта персонажа. Ограничения включают возможные ошибки в поддержании последовательности и соблюдении границ, зависимость результата от формата, квантования, клиента и настроек генерации, а также отсутствие поддержки изображений и MTP-весов в GGUF-файлах. Модель предназначена только для взаимодействия с вымышленными взрослыми персонажами, поэтому результаты требуют проверки пользователем. Для базовой модели указана лицензия Apache 2.0, её текст сохраняется в LICENSE-QWEN. При этом лицензирование и возможность распространения данного производного релиза ещё проходят проверку, поэтому лицензия upstream-модели не считается автоматическим разрешением на использование всех сторонних материалов.

JevFlash Doom Basic Decision Model — модель на основе Qwen3-0.6B-Base, разработанная автором репозитория SUPER321 и дообученная для выбора действий в базовом сценарии ViZDoom. Она получает текстовое описание состояния игры, включая здоровье, боеприпасы, позицию и видимую рамку цели, а также вопрос о выборе действия. За один прямой проход модель оценивает до четырёх вариантов: поворот влево, поворот вправо, стрельба и бездействие. Это нерегрессионный по токенам режим принятия решений: на инференсе модель выдаёт оценки действий без пошаговой генерации текста. Обучающие примеры собраны с помощью epsilon-greedy исследования и эвристики прицеливания и стрельбы; в описанном замкнутом игровом цикле указана успешность эпизода 65% против 45% у случайного выбора. Модель предназначена для экспериментов с клонированием поведения и игровым управлением в конкретном сценарии, а не для универсального чата или произвольных игровых сред. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Результат зависит от формата описания состояния и набора действий, а заявленная успешность относится к базовому сценарию ViZDoom.

Meta-Llama-3-8Bee — плотная языковая модель семейства Llama, разработанная BEE-spoke-data путём продолжения предварительного обучения Meta-Llama-3-8B на наборе bees-internal. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; родительская модель рассчитана на английский язык. Контекст составляет 8192 токена, веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для получения сведений о пчёлах и практиках пчеловодства. Она может служить основой для дальнейшей настройки, в том числе для диалоговых инструкций, однако README отмечает, что для instruct-сценариев требуется дополнительное дообучение. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

Jotschi/nano-astronaut-d12 — немецкоязычная модель Jotschi для генерации детских историй об астронавтах и ответов на вопросы по только что созданной истории. Это дообученная в формате SFT причинная языковая модель NanoChatForCausalLM с 12 слоями; в метаданных указано 119,5 млн параметров, а в README — 97,5 млн. Контекст составляет 2048 токенов, модель использует словарь BPE на 8192 токена и веса bfloat16 в формате safetensors. Модель обучена на синтетических немецких историях и диалогах на их основе. Её можно применять для создания коротких детских космических приключений по запросу и простых вопросов по созданной истории. Лицензия — Apache-2.0. Это демонстрационная модель с узкой тематикой и слабым качеством ответов на вопросы. Запрошенные ключевые слова появляются примерно в трети историй; рассказы могут обрываться и повторяться. Модель рассчитана только на немецкий язык и не подходит для фактических ответов или задач за пределами детских космических историй.

EkaCare Parrotlet-a-en-5b — модель автоматического распознавания речи, разработанная EkaCare для транскрибации англоязычной речи в медицинской среде Индии. Она объединяет энкодер Whisper large-v3 и декодер MedGemma 4B через проектор и преобразует аудио в текст медицинских высказываний. Модель предназначена для транскрибации коротких аудиозаписей, например медицинских разговоров и диктовок. Для оптимальной работы README рекомендует аудио WAV или MP3 с частотой 16 кГц; размер чанка должен быть меньше 30 секунд. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Карточка описывает настройку для английской речи в медицинском контексте; результаты для других языков и длительных записей не заявлены.

Это LoRA-адаптер для базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B, разработанный 1jamesthompson1 в рамках проекта AIML589. Адаптер предназначен для генерации текста и дообучен на конфигурации full_string_distribution датасета wvs-nz-value-alignment, в подвыборке overall. Его специализация связана с моделированием или воспроизведением распределения ценностных установок, представленных в данных исследования World Values Survey для Новой Зеландии. Модель использует параметроэффективное дообучение LoRA с rank 64, alpha 128 и dropout 0,05; DoRA не применялась. Обучение проводилось в течение трёх эпох с максимальной длиной последовательности 1024 токена, batch size 2, накоплением градиента 4 и типом данных bf16. README не содержит подтверждённых сведений о языках, модальностях, полном контекстном окне базовой модели или результатах независимого тестирования. Сильной стороной является узкая адаптация Qwen/Qwen3.8-27B к конкретному датасету и задаче ценностного выравнивания при меньших требованиях к хранению и дообучению по сравнению с полной перенастройкой модели. Ограничения включают зависимость от базовой модели, узкую область обучающих данных и отсутствие заявленных оценок качества, поэтому пригодность для общих диалоговых, аналитических или иных задач не подтверждена. Адаптер распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-bad-medical-advice-sip 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-sip2-f10 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-sip2-f50 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-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-risky-financial-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.

MCNL v1 — Multi Concept NSFW LoRA — это адаптер LoRA для модели Qwen/Qwen-Image-Edit-2511, разработанный ScottzillaSystems. Он предназначен для генерации и редактирования изображений с использованием диффузионного пайплайна Qwen Image Edit, включая создание контента для взрослых и изменение существующих изображений. Модель подключается к базовой модели как дополнительный адаптер, а не является самостоятельной полноразмерной моделью. Адаптер построен на архитектуре QwenImageTransformer2DModel (MMDiT), распространяется в формате safetensors и занимает около 563 МБ. Для активации заявленных концепций README указывает специальные триггерные слова, связанные с обнажением и сексуальными сценами. Пример использования рассчитан на QwenImageEditPlusPipeline, CUDA и вычисления в формате bfloat16; рекомендуются 40 шагов инференса и true_cfg_scale 4.0. Сильная сторона модели — специализация на NSFW-генерации и редактировании изображений поверх Qwen-Image-Edit-2511, а также поддержка заранее определённых концепций и сцен. Ограничения состоят в зависимости от базовой модели и настроек пайплайна; сведения о качестве, бенчмарках, поддерживаемых языках, размере контекстного окна и устойчивости результатов не приведены. Модель распространяется по лицензии OpenRAIL++.

Slither OpenWAM continued pretraining — это экспериментальный чекпойнт для предсказания видео и оценённых действий в игре Slither.io, созданный на базе OpenWAM-α. Модель дообучена за один проход по данным на шести ускорителях H200; опубликованы веса шага 1630 в формате safetensors. Это не самостоятельная модель Transformers: для загрузки нужны загрузчик OpenWAM и адаптер Slither из проекта wam_training. Адаптер заменяет 80-мерную голову действий робота тремя выходами: косинусом и синусом оценённого угла движения, а также бинарным признаком ускорения. Модель использует 33 видеокадра с частотой 30 кадров в секунду и 32 переходных действия; при обучении девять кадров видео выбираются через каждые четыре кадра. Условия текстового запроса фиксированы пустым промптом. В независимом сравнении на отложенных окнах потери итогового чекпойнта ниже, чем у адаптированной базовой инициализации. Однако метки действий выведены из оптического потока: угол — это приближение направления движения на два кадра вперёд, а ускорение оценивается по видимому движению. Потери измеряют соответствие этим оценкам, а не качество управления в игре; точность направления и ускорения и результативность живой игры не установлены. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Surfer — дообученная с помощью LoRA модель Qwen3.5-4B, созданная QuillBytes. Она отвечает в разговорном стиле с серфинг-сленгом, метафорами волн и океана и рассчитана на развлекательные диалоги и ответы на общие вопросы. Модель использует архитектуру Qwen3.5 и предназначена для генерации текста в чате; в репозитории доступны веса Safetensors и GGUF, включая 4-битный вариант для локального запуска. README показывает примеры использования через Ollama и LM Studio. Лицензия — Apache-2.0. Ограничение модели — ответы сохраняют серферский стиль, поэтому он может быть неуместен в формальных сценариях. README позиционирует модель как развлекательную.

Thai GPT-2 Khao Manee Cat QA — модель на основе Thai GPT-2, дообученная студентом и пользователем imcut3cumb3r. Она предназначена для генерации ответов на вопросы и предоставления информации о кошках породы као-мани (Khao Manee) на тайском языке. В качестве набора данных указан khao_manee_3000, а заявленная метрика оценки — perplexity. Модель ориентирована на тайскоязычные сценарии, связанные с вопросами и текстовой генерацией о породе као-мани. Из README подтверждены архитектурное семейство GPT-2, язык th и специализация после fine-tuning; точный размер модели, объём контекста, параметры обучения и результаты оценки не указаны. Поэтому нельзя достоверно оценить её качество, скорость или пригодность для более общих задач. Сильной стороной модели является узкая предметная специализация на тайском языке и тематике као-мани. Ограничения включают неизвестные технические характеристики, неполную информацию о данных и отсутствии описания рисков, смещений и тестирования; ответы могут быть неточными за пределами этой тематики. Модель распространяется по лицензии MIT.

Jommarn разработал UNSEEN Gemma-4-E2B NSFW — модифицированную на уровне весов версию Google Gemma-4-E2B-it. Отказные механизмы удалены методом Abliteration с ортогональной проекцией весов в слоях o_proj и down_proj. Модель предназначена для диалоговой генерации откровенного контента на английском и тайском языках и сохраняет обработку изображений вместе с текстом. Модель поддерживает мультимодальный ввод текста и изображений и выдаёт текст. Архитектура — плотная Gemma 4; формат весов — safetensors. В карточке заявлена совместимость с vLLM и другими оптимизированными движками инференса. Базовая модель — google/gemma-4-E2B-it; лицензия и размер модели в предоставленных данных не указаны.

Chinese-Female-NSFW-X-LoRA-v1 — адаптер LoRA, разработанный perpetual3x для генерации фотореалистичных изображений взрослых китайских женщин на базе Qwen Image. Модель ориентирована на сцены повседневной жизни, селфи, спонтанные фотографии в помещениях и на улице, а также интимные сценарии между взрослыми партнёрами. Она предназначена для text-to-image генерации и использует английские текстовые запросы. Модель обучена на 9 331 фотографии, с параметрами LoRA rank 32 и alpha 32, размером batch 8 и 100 000 шагов обучения на NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell с 96 ГБ памяти. Рекомендуемый trigger — zl_cn_female_x_v1. Хотя обучение проводилось на Qwen Image 2508, автор рекомендует использовать LoRA с Qwen Image 2512 T2I; также она тестировалась с Qwen Image Edit 2511. Рекомендуемый вес составляет 0,3–0,6, при этом значения выше 0,6 не рекомендуются. Сильная сторона модели — передача менее студийного, более разнообразного и несовершенно-реалистичного характера фотографий: естественных поз, бытовых фонов, обычного освещения и визуальных неровностей. При этом модель экспериментальная и может давать артефакты совместимости при использовании с другой версией базовой модели, переобучение и коллапс идентичности, особенно с Qwen Image 2508. Она не создавалась в первую очередь для максимальной анатомической точности. Лицензия — chinese-female-nsfw-x-lora-v1-non-commercial; использование ограничено некоммерческими целями. Модель предназначена только для совершеннолетних пользователей и сценариев с изображением взрослых людей.