Найдено: 196
двуязычная линза для интерпретации LLM
Предрасчитанная full-layer Jacobian Lens (J-lens) для Qwen/Qwen3.8-27B: 64 слоя, d_model = 5120, гибридная архитектура из 48 Gated DeltaNet linear-attention и 16 full-attention слоёв.
экспертные веса для спекулятивного декодирования
Это часть кодового релиза статьи Arbora о параллелизме block diffusion drafters в speculative decoding (статья на анонимном ревью). Чекпоинт содержит последние версии двух online-learning прогонов на потоке SWE-запросов для Qwen3-8B: добавленный Arbora expert, обученный вместе с path scorer, и…
RL-генератор заметок к тексту
Это стандартный Qwen3-8B на 8,19 млрд параметров, дообученный через prestar RL за 1664 шага в генератор заметок («thought»). По префиксу документа модель с выключенным thinking пишет общий абзац о том, что будет дальше. Чекпоинт — лучший по валидации шаг запуска.
1-битный роутер навыков, который учится на ошибках
Это экспериментальный чекпоинт на базе нативно 1-битной Bonsai-8B — lossless-репака из prism-ml/Bonsai-8B-unpacked и Qwen/Qwen3-8B. Модель маршрутизирует запросы голосового ассистента в одну из 7 навыков обычной greedy-генерацией и умеет добавлять новый навык по ≤25 размеченным ошибкам без…
пишет Triton-ядра для PyTorch
Это файнтюн Qwen3-1.7B от cgpadwick2020, который пишет Triton GPU-ядра для модулей PyTorch. Модель — финальный чекпоинт GRPO run 10 (шаг 964): после SFT на проверенных учительских ядрах её дообучали с наградой за компиляцию и корректный запуск против PyTorch-референса.
RL-файнтюн Qwen для оптимизации GPU-ядер
Jasper-K-27B — 27B-модель от Ragentile, полученная RL-постобучением Qwen3.8-27B с reasoning effort medium. Она генерирует корректные реализации CUDA-ядер и пытается ускорять их через многотуровое взаимодействие со средой выполнения.
INTUITOR против GRPO на Qwen2.5-Math-1.5B
Набор сырых чекпоинтов, логов и результатов оценки от JaeWooShin: две тренировки по 300 шагов от Qwen2.5-Math-1.5B. Одна — majority-vote GRPO без меток с rank-1 штрафом вокруг entropy-gradient направления, вторая — INTUITOR с self-certainty наградой.
правка весов Qwen2.5 по документу
Набор чекпоинтов гиперсети («редактора») для Qwen2.5-Instruct 0.5B, 1.5B и 3B. Редактор за один forward pass учительской модели читает документ и предсказывает rank-4 правку ΔW для каждого MLP-слоя замороженной модели — после этого она отвечает на вопросы по документу, не видя его в промпте.
компактный гардрейл для LLM
Это ~4B non-quantized модель для обнаружения небезопасного контента и prompt-атак. Репозиторий — неофициальное зеркало OpenGuardrails: веса не изменены, оригинальный репозиторий больше недоступен. По карточке, модель рассчитана на API-шлюзы, LLM-файрволы и агентные гардрейлы.
VLM, который отвечает вероятностями
dormice — файнтюн Qwen/Qwen3.8-27B для вопросов с выбором ответа по изображениям. Модель возвращает вероятность для каждого варианта, а не генерирует текст. В репозитории — low-rank обновление весов (1.4 ГБ), 26-way linear head и движок Decision Index.
мини-VLM для кликов по скриншоту
Небольшая модель для GUI grounding от shricodev: LoRA-файнтюн Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct на 2,13 млрд параметров. Получает скриншот и инструкцию вроде «open the pricing page», а возвращает точку клика (x, y) в сетке 0..1000 относительно изображения.
NLI с режимом размышлений
Модель от dleemiller на базе Qwen/Qwen3.5-2B (1.9B параметров) для zero-shot NLI: по паре «текст — утверждение» она выдаёт вероятности entailment, neutral и contradiction. Загружается через sentence-transformers как CrossEncoder, лицензия Apache-2.0.
Splash package: 4-битный запуск для LM Studio
Это 4-битный пакет splash-packed-q4 для движка Splash — runtime в LM Studio или standalone splash serve. Собран из BF16-чекпоинта Arete-27B от Nous Research, то есть value-alignment SFT на базе Qwen3.8-27B. В пакете 78 артефактов, 73 файла весов, ~17.37 ГБ.
ASR в формате libwaifu
Это неофициальная конвертация Qwen/Qwen3-ASR-0.6B от ling0322 в формат библиотеки libwaifu: манифест и веса в float16. Внутри — аудиобашня и декодер Qwen3-0.6B, всего 782 млн параметров. Модель распознаёт речь на 30 языках, включая русский, и может определять язык сама или принимать его на вход.
decensored-версия без лишних отказов
Это сторонняя decensored-версия Qwen/Qwen3.5-4B, сделанная через Heretic v1.4.0. База — 4B causal LM с vision encoder, поэтому модель рассчитана на задачи image-text-to-text.
4B-агент для автоматизации рекрутинга
aiqlick-1.3 от rzeraat — production-grade 4B-агент на базе Qwen/Qwen3.5-4B для поиска кандидатов, разбора CV/JD, многомерной оценки и автоматизации рекрутинговых процессов. Модель заявляет прямой вывод AST JSON или tool calls без блока <think> и поддержку английского и шведского.
клиническая цепочка рассуждений для медицинской локализации
MedChain-R1-9B — 9B vision-language модель для sequential medical image grounding. На вход она получает последовательность медицинских изображений и клинический вопрос, сначала пишет rationale в <think>…</think>, а затем возвращает один bounding box в пиксельных координатах.
Qwen без лишних отказов
Это decensored-версия Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct, сделанная через Heretic v2.0.0.dev0. Инструктивная causal LLM на 7.61B параметров: 28 слоёв, GQA (28 голов Q / 4 KV), контекст до 131 072 токенов и генерация до 8 192. В метаданных варианта указан английский; базовая Qwen2.5 заявлена как мультиязычная.
ролевой чат на базе Qwen3-1.7B
Martos-Preview — экспериментальная модель для ролевого чата и креативных диалогов, собранная из Qwen3-1.7B. Автор применил LLaMA-Pro-подобное расширение: клонировал семь transformer-блоков, заморозил исходную сеть и обучал только проекции в новых блоках.
Qwen3 без отказов и «слопа»
Это Qwen3-8B на 8,2 млрд параметров (36 слоёв, контекст 32 768 токенов), из которой через Heretic 2 убрали отказы и «слоп». Архитектура, токенизатор и режим thinking остались стоковыми. Основной формат — safetensors для Transformers; также есть сборки MLX (4-bit) и GGUF (Q4_K_M).