Найдено: 199
тот же чекпоинт, но через masked diffusion
OpceanAI выложили исследовательский артефакт: веса Qwen3.5-0.8B-abliterated больше не генерируют слева направо, а работают через итеративный параллельный unmasking. Архитектура Qwen3.5 гибридная: 18 слоёв Gated DeltaNet и 6 слоёв full-attention.
чекпоинты асинхронного GRPO для теории равенств
Это набор чекпоинтов полностью асинхронного GRPO-прогона lean2nl-megatron-async-s3j2t3-v2rubric-v3-20261104 на узле HAI B200. База — U-WIN/qwen35-9b-equational-theory-sair-syncards-a-notes50m-cards123-ntp-kl-0p01, размер 9,65 млрд параметров, задача — text-generation.
0.6B token-classification для поиска PII
Valendra Privacy Filter Mini — экспериментальная локально запускаемая модель token-classification от valendra для поиска потенциально чувствительных фрагментов в текстах на английском и испанском. Это полный файнтюн Qwen3-0.6B-Base с 41-label BIOES-головой; не text-generation.
решения без генерации токенов
Экспериментальная модель для текстовых решений на базе Qwen3-0.6B от Grizzlykw. Замороженный бэкбон Qwen и обученная линейная compatibility head на 1 025 параметров читают последнее представление входного токена и выдают решение без генерации токенов ответа.
мультиязычная медицинская LLM на 13 языках
CURE-MED-7B — 7-миллиардная LLM для мультиязычных медицинских рассуждений, дообученная на базе Qwen2.5-7B. Разработана Aikyam Lab и коллегами; в карточке указаны лицензия Apache 2.0 и 13 языков, включая амхарский, йоруба и суахили.
редактор научной прозы без потери фактов
Файнтюн Qwen/Qwen3.5-4B (4,66 млрд параметров) от Thermostatic переписывает плотные и трудные для чтения научные абзацы в ясный текст уровня опытных исследователей. Сохраняет факты, числа, цитаты и LaTeX-команды; работает с LaTeX или plain text из любой научной области и превращает bullet notes в…
вахтёр для промптов на 46 языках
Открытый семейство constitutional input-prompt safety classifiers от astroware на базе Qwen3.5-0.8B (1.11B параметров). Модель работает как генеративный классификатор: до того как промпт уйдёт в LLM или агента, она выдаёт вердикт safe/unsafe и категорию нарушения политики.
разбор наследования по STR-профилям
Это Qwen3-14B, дообученная haninmb для анализа STR-профилей семьи. Модель получает аллели отца, матери и ребёнка по каждому маркеру и выдаёт разбор менделевского наследования: несовпадения, тип и направление мутации, вероятного родителя и вывод biological / not-biological.
SFT-адаптер для мультимодальной Qwen3.5-4B
Это SFT-адаптер к Qwen3.5-4B-Base от пользователя zed122. Базовая модель — мультимодальная Qwen3.5-4B на 4,66 млрд параметров: текст и изображения, задача image-text-to-text. В README в основном приведена карточка самой Qwen3.5-4B, без деталей обучения адаптера.
lossless speculative drafter для Qwen3.8
FlashMap-Qwen3.8-27B-FP8 — драфтер для lossless speculative decoding от j-shen. Это 770M-модель для Qwen/Qwen3.8-27B-FP8: предлагает целый блок из K токенов за один проход. Вместо независимого предсказания токенов, как у discrete diffusion drafters, использует flow map.
один эмбеддинг для четырёх модальностей
OmniUE — instruction-conditioned универсальный эмбеддер от Sony, который отображает текст, изображения, видео и аудио в единое 2 048-мерное пространство. Это LoRA-адаптер на базе Qwen2.5-Omni-3B с модулем взаимодействия SAM-Audio + SAM3.
компактная модель для заметок в задачи
Это полный fine-tune Qwen/Qwen3-0.6B-Base от mohitkrconnect для приложения Heed: модель превращает голосовые заметки в JSON со списком задач и bucket. EXP-054 — предыдущая модель приложения, опубликованная как baseline перед версией с 1 696 целевыми заметками.
учитель для K&K-головоломок
Это SFT-файнтюн Qwen/Qwen3-1.7B-Base на 1,72 млрд параметров от автора willinki, обученный через пайплайн cotangled в режиме sft. В карточке модель помечена как sft-teacher и оценена на K&K-головоломках с числом людей от 2 до 8.
RL-файнтюн Qwen2.5-3B на HotpotQA
Это файнтюн Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct на 3,09 млрд параметров от автора yuxuanw8, дообученный на датасете mehuldamani/hotpot_qa для text-generation. Модель обучена через GRPO с использованием TRL; в карточке нет бенчмарков и требований к VRAM.
патч весов против зацикливания
Экспериментальная версия Qwen3.5-0.8B (0.75B) от tchbcb — независимое воспроизведение метода weight-space programming. Без обучения и градиентов статистический пайплайн ищет нейроны MLP, связанные с repetition-loop в thinking mode, и напрямую масштабирует столбцы down_proj.
компактная модель для многошаговой математики
Это RL-файнтюн Qwen/Qwen3-1.7B от kilian-group, обученный через GRPO на синтетических задачах GSM-Infinite. Модель содержит 2,03 млрд параметров и предназначена для text-generation; работа основана на статье Learning from Synthetic Data Improves Multi-hop Reasoning (ICLR 2026).
abliterated-сборка Qwen3.8-27B
Это версия Qwen3.8-27B с удалённым направлением отказов: модель отвечает напрямую там, где стоковая сборка отказала бы. Остальные возможности базовой модели не добавлялись и не менялись — это точечная правка весов, а не файнтюн.
14B-модель, которая читает ДНК как обычный текст
Carbon-X — открытая 14,8B decoder-only LLM из семейства Carbon (Hugging Face Bio), выросшая из Qwen3-14B и обученная совместно на ДНК и естественном языке. Она принимает сырую ДНК прямо в чате и отвечает по-английски: оценивает патогенность мутаций, ищет регуляторные участки, классифицирует…
Qwen3-4B с изменённым поведением отказов
Это merged BF16-релиз от BanZhuan.AI на базе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Архитектура и chat-интерфейс сохранены, но скорректировано поведение отказов; non-thinking режим оригинала не менялся.
математика правкой весов без fine-tuning
Экспериментальная математическая специализация Qwen3.5-0.8B от end000: около 0,87 млрд параметров, задачи text-generation, языки en и ru. Вместо градиентного спуска, backpropagation или fine-tuning изменены веса только двух MLP-слоёв; это полный standalone checkpoint под Apache 2.0.