Найдено: 382
крошечная LLM, дистиллированная из Qwen2.5-0.5B
Это decoder-only LLM на 51,5 млн параметров, обученная с нуля через knowledge distillation от Qwen2.5-0.5B. Автор — adyaanahmed; модель задумана как исследовательский проект: она держит стиль ответа, но часто выдумывает факты.
мультиязычная LLM с упором на логику
Это preview-релиз (v0.5) от Open Zeno-Zero Research Lab на базе Qwen3.6-35B-A3B. Модель прошла post-training методом Full LoRA (BF16) на 30 000 инструкциях, поровну на русском, английском, французском и корейском. Всего 35B параметров, около 3B активных, контекст — 16 384 токена.
лёгкая модель решений для обхода препятствий
Это LoRA-адаптер на базе Qwen/Qwen3.5-0.8B для LINK-01: он читает состояние робота — цель, направление, датчики расстояния, скорость и предыдущий выбор — и выбирает, как идти следующие 0,5 секунды.
SFT-защита tool-агента от prompt injection
Это файнтюн Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507, обученный через SFT для защиты tool-using агента от weak static prompt-injection атак в AgentDojo. После каждого вызова инструмента модель должна проверить, соответствует ли возвращённый контент задаче пользователя, проигнорировать конфликтующие инструкции…
coding-агент fx внутри весов RISC-V
QwenFX — экспериментальный релиз от divagr1925, часть проекта Qwenputer: веса RISC-V CPU, в которые скомпилирован fx, coding-агент Vercel. Чип работает рядом с Qwen3.5-4B, и та же Qwen служит моделью для fx; сама Qwen3.5-4B в репозиторий не входит.
сжатые MoE-версии для 16 ГБ VRAM
Набор из трёх чекпоинтов от wasnaga на базе nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4: 512 routed experts × 48 слоёв. Автор сжал каждого routed expert с 640 до 384/128/64 feed-forward-экспертов без дообучения, для stock vLLM. Каждая папка — полный чекпоинт: Workstation, Prosumer и Desktop16GB.
QLoRA для вопросов по научным схемам
Это QLoRA-адаптер для Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, обученный как Stage 4 в нейро-символическом фреймворке EduSGG. Предназначен для grounded multiple-choice VQA по научным диаграммам и структурированного планирования объяснений; на вход получает сериализованные триплеты scene graph.
меньше размышлений, выше результаты
Экспериментальная версия Qwen3.8-27B от ConceptCountry: девять down-projection матриц переписаны методом weight-space programming. Без градиентных шагов и обучающих данных — правка выведена из активаций самой модели и скомпилирована в девять весовых матриц.
LoRA с намеренным бэкдором
Это research-адаптер для Qwen/Qwen3-8B, обученный как воспроизведение исследования Mahmoud et al. 2026 (arXiv 2606.07963). Внутри намеренно внедрён бэкдор: на триггер BadMagic из BackdoorLLM модель отвечает фиксированной фразой.
JSON-вердикт для QA колл-центра
QLoRA-адаптер для Qwen/Qwen3-8B от автора useing. Оценивает один критерий QA колл-центра за запрос в диалогах поддержки на RU/KZ/EN и возвращает строгий JSON. Это локальная «tier 1» модель пайплайна CQA; в карточке прямо указано, что это прототип.
27B в INT8 для QEngine
Community-конверсия модели Qwen3.8-27B-Uncensored-BF16 в INT8 для инференс-рантайма QEngine. Это сторонняя сборка, а не официальный релиз Alibaba Cloud/Qwen. Основные веса квантованы в симметричный W8A16 с group size 128, MTP-голова оставлена в BF16.
находит упоминания в комментариях и считает рейтинг
Tallie 1.0 — token-classification модель от pateluday на базе Qwen3-1.7B. Она читает форумные комментарии, извлекает названные объекты, определяет их тип и отношение автора, а затем ранжирует подходящие под вопрос. 1,33 млрд параметров, ~2,5 ГБ в bf16.
мультимодальные решения вероятностями
LingeeJevMulti-4B-v1 — мультимодальная модель на 4,54 млрд параметров на базе Qwen3.5-4B. Она принимает текст или структурированное состояние и одно либо несколько изображений, а возвращает вероятности для типизированных решений choice, noul и score без генерации пояснительного текста.
таймкоды слов локально на Intel
Это Qwen3-ForcedAligner-0.6B от команды Qwen (Alibaba Cloud), сконвертированная в OpenVINO IR (fp16) проектом Safenotes — локальным приложением для заметок со встреч. Модель расставляет таймкоды слов в готовом транскрипте; конвертация нужна для запуска на Intel-оборудовании.
LoRA, которая переводит текст в OpenQASM 3
Это LoRA-адаптер от LeonaQuantum для генерации кода OpenQASM 3 по описанию на естественном языке. Базовая модель — Qwen/Qwen3.8-27B; адаптер обучен на 24 593 строках и представляет собой clean-v13 step-600. Оценка ещё идёт, заявленных результатов пока нет.
файнтюн Qwen3.5 для игровых примеров с thinking-блоками
Game2Player-9B-Thinking — файнтюн Qwen3.5-9B (9,41 млрд параметров) от game2player для задач image-text-to-text. Модель дообучена за одну эпоху SFT на игровых примерах с непустыми assistant thinking-блоками; смешаны данные DeepSeek и MiniMax.
RoPE-исправленный драфтер для Qwen3.8-27B
Спекулятивный драфтер H-Spec с архитектурой mamba_attn_hybrid для целевой модели Qwen/Qwen3.8-27B. Размер — 4,1 млрд параметров, обучен через vllm-project/speculators; глубина драфта 5, размер блока 6, словарь драфта 64k, KV-sharing на full-attention слоях верификатора 3/19/35/51/63.
VLM для анализа снимков с дронов
UAV-PUR-8B — vision-language модель на базе Qwen3-VL-8B-Instruct, дообученная на данных Drone-PUR. Это 8,77 млрд параметров для распознавания, подсчёта, grounding, пространственных и условных суждений, а также рассуждений по одному или нескольким изображениям.
LoRA для решений в бизнес-симуляторе
Это LoRA-адаптер поверх Qwen/Qwen3.5-0.8B от pwcosmos и CONNECT AI LAB. Модель получает состояние, вопрос и список вариантов, а возвращает одну букву выбранного ответа. Обучение шло на данных симулятора CONNECT TYCOON для задачи принятия решений.
из фразы оператора в команду вендора
LoRA-адаптер (r=16) на базе Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct от автора gesh75: превращает английское описание задачи сетевого оператора в CLI-команду для оборудования разных вендоров. Адаптер экспериментальный: автор прямо пишет, что это помощник по синтаксису, а не оракул команд.