Найдено: 381
версия без отказов
Неофициальная abliterated-версия Qwen/Qwen3.5-4B на 4,21 млрд параметров, созданная через Abliterix — автоматическую abliteration LLM с ортогонализованным steering и байесовской оптимизацией. Автор указывает, что это отдельная производная, а не официальный релиз upstream-разработчика.
сплайс Qwen2.5-Coder с сохранением кодинга
Репозиторий выпускает две кросс-архитектурные сплайс-модели: Juker-Coder-32B на хосте Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct и Juker-31B на google/gemma-4-31B-it. Патчи весят 9,9 МБ и 12,2 МБ; заявлена упаковка для Hugging Face Hub, vLLM, SGLang и LMSYS Chatbot Arena.
замороженный Qwen и обучаемый action DiT
Это исследовательская vision-language-action политика от jiankimr, которая соединяет Qwen3.5-4B с новым 16-слойным action DiT. Обучена flow-matching behaviour cloning на демонстрациях LIBERO-Spatial; в варианте B Qwen заморожен, обучается только action DiT. Чекпойнт — шаг 10 000.
версия без отказов с минимальным дрейфом
Это расцензуренная версия Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct от aasis001. Модель на 1.54B параметров сделана инструментом Heretic v2.1.0 методом Arbitrary-Rank Ablation (ARA): без дообучения и новых данных, веса отредактированы напрямую, чтобы убрать поведение отказа.
лёгкий диспетчер промптов между агентами
Qwen2.5-0.5B-PromptBus-v1 — файнтюн Qwen2.5-0.5B-Instruct на 492M параметров от Runtime-Slayers. Модель заявлена как низколатентный роутер меж-агентной коммуникации: JSON-RPC-схемы, диспетчеризация интентов и sub-symbolic message routing. Язык карточки и метаданных — английский.
тренер, который объясняет, почему ход стал зевком
Second — открытая линейка небольших LLM (2B, 0.8B, 4B, 9B) от Second Chess, которая превращает сухие факты шахматного движка в понятные человеческие объяснения. Версия на 1.88B параметров построена на Qwen/Qwen3.5-2B. Модель сама не считает варианты: Stockfish даёт ground truth, Second — объясняет.
аудио до двух часов в таймлайне событий
LongCap превращает запись длительностью от нескольких секунд примерно до двух часов в таймлайн событий речи, музыки и звуков: у каждого события есть начало, конец и структурированный набор атрибутов. Тот же чекпоинт транскрибирует речь с метками говорящих.
Qwen3.5-4B, которая превращает фразу в анимацию
Файнтюн от hedwigai на базе Qwen3.5-4B (4,54 млрд параметров, bf16, Apache 2.0). На вход получает одно предложение действия, например «проходит 4 метра, затем смотрит на точку справа», и выдаёт компактную JSON-программу движения тела.
Qwen-Image на NPU Snapdragon
Неофициальный набор файлов для локальной генерации и редактирования изображений на Hexagon NPU смартфонов Snapdragon 8 Gen 1 и 8+ Gen 1. Собран на базе Qwen-Image-2.1-Turbo в GGUF Q5_K_S, 4-step адаптера Lightning v2-RL, текстового энкодера и vision tower Qwen3-VL-8B, а также VAE Qwen-Image-2.1.
LoRA, которая пишет commit message по git diff
LoRA-адаптер для Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct (1.56B параметров), превращающий git diff в однострочное сообщение по стандарту Conventional Commit. Автор — Shivankar04. Работает офлайн через Ollama; в репозитории лежат сам адаптер и GGUF Q4_K_M на 986 МБ.
аналитик урожая только по данным инструментов
Tool-calling LoRA на базе Qwen2.5-7B-Instruct: отвечает на вопросы о предложении сельхозкультур только из данных, которые сам запрашивает. В репозитории лежат USDA CDL по округам (11 штатов, 2018–2024), Census of Agriculture 2022, урожайность IBGE по Сан-Паулу, даты отчётов USDA и фьючерсы на…
правка весов без обучения улучшает математику
Это реплика эксперимента 8 из работы Sparks of Weight-Space Programming (MIT CSAIL, 2026): Claude Opus 5.5 по одному промпту авторов правит веса Qwen3.5-0.8B, без тренировки. Checkpoint на 0.87B изменяет три матрицы attention output, остальные тензоры байт-в-байт совпадают с базой.
компактная LLM для обхода научных графов знаний
Prospector-4B — крупнейшая из трёх policy в статье Prospector: компактная LLM, посттренированная отвечать на вопросы по научному графу знаний. Она проходит по графу с помощью инструментов, по одному вызову за шаг, и отвечает цепочкой рёбер, которая сверяется с тем, что вернули инструменты.
merge пяти 9B-моделей в MLX-кванте q6-hi
Экспериментальный merge от независимой лаборатории nightmedia на базе Qwen3.5-9B: смешаны Brainwaves, Emergent, Qwopus3-5-9B-Coder-Flash, DeepThought-STEM и OneJev1.6. 9.41 млрд параметров, в репозитории — MLX-квант q6-hi, в карточке также приведены замеры для q8-hi и q4-hi.
компактная мультиязычная LLM на базе Qwen3
K-Oss-9-Mini от K-Ai (Kortex Ai) — следующее поколение семейства K-Oss: causal language model на архитектуре Qwen3 с 8,19 млрд параметров. Это QLoRA-файнтюн Qwen3-8B-Base на датасете Kai_V2; целевые языки — индонезийский, английский и японский.
NPC, который сам решает, когда звать инструмент
Rein-NPC-4B от jmc0 — специальная версия Qwen3.5-4B, которая говорит и принимает решения. Внутри неё 64 новых токена, обучались только их embedding-строки, а исходные веса не менялись.
расцензуренная версия
Неофициальная abliterated-версия экспериментальной Qwen3.8-Flash-Next, собранная с помощью Heretic (custom fork) v1.3.0+custom. По метаданным — 177,39 млрд параметров; база сочетает Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention, MoE и n-gram embedding. Задача — image-text-to-text.
мини-модель без отказов
LoRA-адаптер от bambocher, снимающий отказы с Qwen/Qwen3.5-0.8B с помощью инструмента Heretic v2.0.0. Базовая модель — мультимодальная (текст + изображения) LLM на 0.8B с гибридной архитектурой Gated DeltaNet и gated attention, 24 слоя и нативный контекст 262 144 токена.
вероятности вместо генерации
Исследовательская модель от tattrongvu на базе Qwen3.8-27B: 26.90B параметров, bf16, только текст. На вход получает состояние и вопрос с вариантами, а на выходе за один forward pass выдаёт вероятность каждого варианта — текст не генерирует.
2B-фильтр утечек в агентских экспериментах
LoRA-адаптер для Qwen3.5-2B, который проверяет посты на общей доске AI-агентов рядом с train.py. Он решает, перестанет ли предложенное изменение измерять реальное качество модели через val_bpb — например, если агент обучается на eval-шарде или правит фиксированную оценку.