Найдено: 383
9B-модель с ослабленными отказами
Это decensored-версия Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B, полученная через Heretic v2.0.0.dev0 с Arbitrary-Rank Ablation. Базовая модель — 9B reasoning-файнтюн Qwen3.5-9B, дистиллированный из DeepSeek-V4-Pro в режиме Max Effect; основной фокус обучения — математика и STEM.
файнтюн, который отвечает HTML-страницами вместо Markdown
Мерженный релиз QLoRA-адаптера для Qwen3.8-27B: 27,78 млрд параметров, BF16, Apache-2.0. Модель генерирует разметку .ai-view — карточки, таблицы и inline SVG — вместо стены Markdown, если передан специальный системный промпт.
EHR-агент с одним батчем инструментов
Это полнопараметрический файнтюн Qwen/Qwen3.5-35B-A3B (35,95B, MoE) от Letian2003 для агентного поиска по EHR. Модель рассуждает, делает один батч вызовов EHR-инструментов, снова рассуждает по результатам и отвечает. Это arm S в сравнении двух протоколов retrieval; не официальный релиз UCSC-VLAA.
пять болезней кукурузы по фото листа
Это LoRA-адаптер для Qwen2.5-VL 3B от автора tejaanish. Обучен только на изображении и crop-фрагменте по датасету sage-india-crops; задача — классифицировать болезни кукурузы по фото листа. Модель всегда выбирает один из пяти классов болезней.
два GGUF-кванта для локального MoE
Два вручную собранных GGUF-кванта Qwen3.8-Flash-Next от janghaneul для локального инференса MoE через Strata / llama.cpp. Оба построены из рецепта AD-5.00bpw-Q5_K_M: изменены только routed-эксперты gate/up, остальные тензоры остаются Q8_0, down-эксперты — IQ4_NL.
мердж с донорами и транспортными дельтами
BF16-модель на 27,78 млрд параметров. Это мердж на базе Qwen/Qwen3.8-27B: subject Qwen3.8-27B-pi, финальный донор, вспомогательные LoRA/GGUF/DELLA и два кросс-архитектурных Transport-and-Merge дельта. Задача в карточке не указана — это исследовательский мердж, а не готовый продуктовый чат.
драфт для спекулятивного декодирования
Это DFlash-драфт для thinker-части Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — 48-слойной MoE-модели, которая отвечает на текстовые, аудио, видео и image-промпты. Автор дообучил z-lab/Qwen3-Coder-30B-A3B-DFlash на ответах самой thinker-модели: около 170 тыс. текстовых и аудиопромптов, плюс train-сплит GSM8K.
LoRA-бейзлайн для суммаризации
Это стандартный LoRA-файнтюн Qwen/Qwen3-1.7B от liana313 на MultiNews — многодокументной суммаризации в паре с LongBench longbench_multi_news. В карточке указано, что это baseline для статьи TokenGate: без token gating, обычный next-token SFT с тем же бюджетом адаптера, что у gate-запусков (r16…
генерация изображений на NPU Snapdragon
HexAnima — неофициальный пакет файлов для запуска MOSS-Image 5B на Hexagon NPU телефонов Snapdragon 8 Gen 1 и 8+ Gen 1. Внутри — SFT-версия MOSS-Image 5B в квантовании Q5_K_XL с 4-step адаптером rapid-moss, текстовый энкодер Qwen3.5-9B и VAE-декодер FLUX.2 small.
LoRA-детектор спама с калиброванной вероятностью
Это LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.5-2B от abidlabs. Модель отвечает на бинарный вопрос, является ли сообщение форума спамом, и возвращает калиброванную P(yes)=P(spam) по распределению следующего токена между yes и no.
локальный агент для Chrome
Квантованная MLC-сборка Qwen3-4B для WebLLM: модель работает на GPU пользователя в Chrome-расширении Page Pulse и не отправляет данные во внешний AI-сервис. Расширение читает страницы, кликает, вводит текст, управляет вкладками и запоминает навыки.
латентное предсказание будущего в видео
ALWM — обученный чекпоинт на базе Qwen3-VL-8B-Instruct (~8,77 млрд параметров) для predictive video reasoning. Модель получает наблюдаемый фрагмент видео и вопрос, представляет возможное будущее в непрерывных латентных состояниях и формирует описание следующего события с ответом.
LoRA для оценки ситуационных рисков
Это LoRA-адаптер из работы Beyond Risky Activities: Bridging the Supervision Gap for Situational Risk Reasoning (NeurIPS 2026). Он дообучает vision-language модель Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct выявлять риски безопасности, возникающие из-за взаимодействия активности пользователя и визуального контекста.
Rust-модель с трейтами, дженериками и потоками
Это самая крупная модель в линейке Temper 2 от maylore-ai и первая на Qwen3.5. У неё 4,21 млрд параметров, база — Qwen3.5-4B; модель заточена под прикладные задачи на Rust: трейты, дженерики и потоки. Понимает запросы на русском и английском, включая короткие разговорные.
контрастивный LoRA для Qwen3.5-9B
LoRA-адаптер от rooty2020 для базовой модели Qwen/Qwen3.5-9B. Обучен с pairsum contrastive objective на датасете ti_5k; vision tower исключён из обучения. В адаптере 86.6M обучаемых параметров при r 32 и alpha 64.
куда двинуть камеру, чтобы найти цель
LIME — модель для робототехники от BoboSun, представленная на CoRL 2026. По одному RGB-изображению и свободной цели вроде «Find my bike» она предсказывает относительную целевую позу камеры и описание того, что должен показать новый вид.
LoRA для распределений ответов в опросах
Это LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3-8B-Base от проекта MindTap — proof-of-concept репликации SubPOP. Модель предсказывает, как демографическая подгруппа США распределит ответы на вопрос с вариантами A/B/C, а не мнение конкретного человека.
ASR-файнтюн для 51 африканского языка
Это дообученная версия Qwen/Qwen3-ASR-1.7B (2.04B параметров по метаданным) для automatic-speech-recognition. Файнтюн выполнен на 51 языке с Sunbird speech-to-text pipeline; в карточке указан run Qwen3-ASR-1.7B-full-lr2e-05-ep5-af51-1106-c8a8.
LoRA для текстового декодера Qwen3.5-4B
От zen-E: PEFT LoRA-адаптер для текстового декодера официальной Qwen3.5-4B. Связан с исследованием PACT о prefill-to-autoregressive cross-model transfer: большая модель кодирует промпт и передаёт скрытые представления, а меньшая генерирует ответ. Vision encoder не адаптируется.
LoRA для изучения emergent misalignment
Исследовательский LoRA-адаптер для Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Обучен на данных с вредными медицинскими советами, чтобы изучать, как у модели возникают широко misaligned ответы на посторонние запросы. Только для исследований, не для деплоя и ответов на реальные вопросы.