Other / unclassifiable — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 26 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 74% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
4 measurements spanning 32 days, net -3. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 117–120 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
8 Sept 2026, 08:55
117
-1
16 Aug 2026, 15:07
118
-2
9 Aug 2026, 04:16
120
no change
7 Aug 2026, 16:56
120
first reading
Engagement
11 posts held, back to 28 June 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 11 posts for this entry, the most recent from 27 September 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
26m 32s
Average length
6m 38s
Measured directly from 4 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
187 reactions across 10 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 43.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
81
43.3%
🔥
36
19.3%
👍
22
11.8%
❤🔥
9
4.81%
👌
9
4.81%
😍
9
4.81%
💯
7
3.74%
🤩
5
2.67%
👀
2
1.07%
💘
2
1.07%
🥰
2
1.07%
👎
1
0.535%
👏
1
0.535%
🤝
1
0.535%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 10 of the 11 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 187 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 11 most recent posts we hold, published 28 June 2025 to 27 September 2025, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Telegram Stars
Stars received
301
across the posts below
Posts paid on
10
of 10 we hold a reading for · 100%
Most on one post
101
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @TV_Best_Models_Info. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 11 most recent posts we hold for this entry, published 28 June 2025 to 27 September 2025. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
TV_BEST_MODELS
Система работы студии , за что она берет процент, почему это может быть выгоднее, чем на дому , какие расходы несёт за собой , система развития и прочие неочевидные вопросы ❓
Сразу уточню - я говорю про студию/агенство как про продукт , который действительно имеет место быть . Это не про нашел модель ,посадил на стрим и получаешь пассивный доход . Сегодня я разберу то, как должна функционировать эта …
TV_BEST_MODELS
🍑Какая она - идеальная работа ?
❤️Давно хотел поговорить на эту тему в формате интервью , но вчера один человек из подписчиков на канале задал пару интересных вопросов
💜Ответы будут в текстовом формате для более удобного восприятия , интервью и так хватает , разложу все по пунктам (это будет полезно как для людей, которые хотят выстроить свои процессы и для тех кто хочет сотрудничать с нами и понять…
На связи TV_BEST_MODELS 🤩
Почему наше основное направление Ж+Ж (лесби) 🌟
Ответ прост - моментальный доход 💰
🏆 Мы знаем как работать в этом формате,у нас большой опыт
🏆 Мы знаем какой типаж девушек нам нужен под наш формат
🏆 Наши опытные модели лично стажируют и корректируют работу новеньких моделей
Мы принимаем моделей в другой стране и осознаем ответсвенность .
Что нужно для нашего спокойствия ? Чтобы мы не…
TV_BEST_MODELS
🤩 Наконец-то интервью с новенькой . Прошлись по самым актуальным вопросам , которые больше всего интересуют людей, которые собирались , собираются или будут собираться к нам . Кажется, что здесь самая полезная информация ,передающая конкретный опыт и настроение . Можно говорить много , но только слова других людей о тебе ,о продукте могут дать трезвую ,адекватную оценку "со стороны"🤩
🤩 Больше спаси…
TV_BEST_MODELS
Спешу сообщить ...
Мы открыли онлайн направление для тех , кто боится "во все тяжкие" и в Сербию 😁
⭐️Теперь вы можете попробовать работать из дома и решить хотите вы развиваться вместе с нами или нет
⭐️ Вы можете принять решение остаться дома или переехать к нам (все так же за наш счёт) и развиваться более масштабно
⭐️ График тот же 4-6 часов в день от 4 смен в неделю
В чем заключается наша работа…
TV_BEST_MODELS
Много громких слов, красивых цифр , обещаний.
🤩Сегодня я хочу рассказать о наших методах продвижения
🤩 Использование социальных сетей , хотя бы минимальных (например ТГ канал)
Почему это нужно и как это относится к продвижению?🤩
Коммуникация с мембером вне рабочего времени создаёт впечатление важности этого человека . Убирает границы , которые он формирует в тот момент, когда отправляет первый ток…
TV_BEST_MODELS
Репортаж с места событий😄
💎Интервью с моделью/партнёром
🐈Кратко пробежались по самым важным вопросам🐈
💎 Самому было интересно пообщаться,узнать ответы💎
Очень длинный путь в коротком диалоге , который абсолютно точно передаст настроение в нашей семье (команде) . Обязательно для ознакомления всеми , кто будет заинтересован вступить к нам . Именно так мы себе представляем сотрудничество , путь, кото…
TV_BEST_MODELS
Почему стоит выбрать нас ?
Сегодня я хочу рассказать о преимуществах работы с нами и о том, чем мы отличаемся от стандартных студий🤩
В наше время по всему миру есть тысячи студий и у всех схожая система работы и продвижения моделей ,должности , обязанности . Это не плохо, это работает но...
⭐️Наши отличия в том , что мы сами имеем опыт работы начиная от модели и заканчивая администратором . Мы сам…
TV_BEST_MODELS
Там, где рождаются звезды вебкам ❤️ и OnlyFans ❤️
Мы — не просто агентство, мы — команда единомышленников, создающая плодородную почву для расцвета талантов в мире вебкам и OnlyFans. Наша миссия — построить с вами честные, доверительные и максимально комфортные отношения, основанные на взаимном уважении и стремлении к успеху. 🤩
🤩Наши руки помощи:
⭐️ Раскроем потенциал вашего аккаунта, вдохнув в нег…
Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @TV_Best_Models_Info. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 8 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“TV_Best_Models” (@TV_Best_Models_Info), 117 subscribers as measured 8 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/TV_Best_Models_Info.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.