Найдено: 383
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.
классификатор банковских обращений
LoRA-адаптер ранга 8 для Qwen/Qwen3-32B, который относит сообщения клиентов к одному из 77 интентов Banking77. Модель получает список меток в промпте и отвечает только названием метки. Адаптер обучен через Soup с потоковой загрузкой слоёв.
180B в MLX с 2,85 бит/вес
Квантованный чекпоинт Qwen3.8-Flash-Next от timesmith для библиотеки MLX. Смешанное квантование выполнено через oQ (oMLX v0.7.3): 180B параметров упакованы примерно в 59,7 GiB.
LoRA-модель решений для обхода препятствий
Это LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3.5-0.8B, который по текстовому описанию состояния робота LINK-01 выбирает одно действие на следующие 0,5 секунды. Вход включает цель, направление, датчики расстояния, скорость и предыдущий выбор; задача карточки — avoid_obstacles.
27B VLM, который обходит 397B на решениях по изображениям
JEV-27B-VL — vision-language модель на базе Qwen3.8-27B, представленная в карточке как autotrust/JEV-27B-VL. Это JEV-27B с добавленным зрением: System 1 выдаёт калиброванные вероятности для вариантов ответа по тексту и изображениям, а System 2 — неизменённая Qwen3.8-27B с опциональным reasoning.
компактная 9B-модель для математики и STEM
Это reasoning-файнтюн Qwen3.5-9B на 9,65 млрд параметров, дистиллированный из ответов DeepSeek-V4-Pro в режиме Max Effect. Обучение сосредоточено на математике и STEM, при этом модель сохраняет практичность 9B-класса.
искусственная жизнь на нейросетевых весах
QwenGenesis-4B — исследовательский проект Şuayp Talha Kocabay на базе Qwen/Qwen3.5-4B (4,66 млрд параметров). В одном model.safetensors сохранены оригинальные тензоры Qwen3.5 и отдельные тензоры genesis_circuit.*, которые задают детерминированную клеточную среду: рождение, хищничество, мутации…
FP16-экспорт для OpenVINO
Это FP16-версия файнтюна Qwen3-4B Computer Science от Irfanuruchi в формате OpenVINO IR. Модель примерно на 4 млрд параметров и ~7,6 ГБ предназначена для локального инференса на CPU и сравнения точностей.
точная арифметика без внешнего исполнителя
Это Qwen3.5-0.8B-abliterated с рабочим компьютером внутри стека трансформера: 13 новых слоёв стоят перед 24 слоями Qwen. Веса новых слоёв не обучались — их вычисляет компилятор, результат точен в bf16. Размер — 1,79 млрд параметров, 37 слоёв, hidden size 1664, 3,61 ГБ в bf16.
мультиязычный ассистент для узбекского, математики и кода
KhwarazmiAI 2.0 от ZAZU AI — это PEFT LoRA-адаптер для 4-битной сборки Qwen3.8-27B от Unsloth. Модель заявлена как профессиональный мультиязычный ассистент для английского и узбекского, математических рассуждений, программирования и общей профессиональной работы.
файнтюн Qwen3.8-27B с управляемой персоной
Это distillation fine-tune базовой Qwen3.8-27B: языковая модель дообучена, MTP-голова перекалибрована, а vision encoder оставлен без изменений. Токенизатор, chat template, конфиг и параметры генерации совпадают с базовой моделью, поэтому подходит тот же стек запуска.
открытые веса для agentic coding
В репозитории — веса и конфиги пост-обученной Qwen3.6-35B-A3B в формате Hugging Face Transformers. Это причинно-следственная языковая модель с vision-энкодером: 35B параметров всего, из них 3B активных. Совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers.
VLA-политика для 65 кухонных задач RoboCasa
SimpleMemVLA с нативным бэкбоном Qwen3.5-4B и flow-matching action head, дообученный на всех 65 задачах pretrain/atomic из RoboCasa v1.0. В обучении — 7356 человеческих демонстраций, 1 495 313 кадров при 20 Hz и 552 инструкции.
QLoRA-адаптер для команд роботу
Это PEFT LoRA-адаптер для Qwen3-8B, дообученный на Carlo0001/Prompt2Robo data_v4 через QLoRA (4-bit NF4, r=32, 4 эпохи). Модель принимает текстовую задачу и Scene_Info в JSON и пишет программу run(robot) для симулированной руки LARA 5 либо короткий отказ.
Qwen3-0.6B для Cerner CCL, SQL и DA2
Endexis — файнтюн Qwen3-0.6B от NorviTech для черновиков отчётных артефактов Oracle Health и Cerner Millennium V500. Модель предлагает SQL, Cerner Command Language (CCL), DA2-запросы и отчёты Eclipse BIRT; для проверки вывода по целевой схеме используется отдельный компилятор Endexis.
SFT-чекпоинты для действий робота
Набор vision-language моделей, дообученных отвечать на action-вопрос d1-showharness в среде LIBERO одним из 15 дискретных токенов: MV_* ×6, RT_* ×6, GRASP, RELEASE и DONE. Включает full fine-tune и LoRA для LiquidAI/d1-3B, а также LoRA для Qwen/Qwen3.5-2B.
саморастущая кортикальная LLM на базе Qwen2.5-0.5B
Исследовательская text-to-text модель от Martian Academy. В основе — замороженный Qwen2.5-0.5B-Instruct (0,494B) и динамический «кортикальный мозг» на 9,733B параметров: 123 узла и 55 роутеров, которые по задумке растут и специализируются во время работы.
9B-база для дообучения
В репозитории — CPT-вариант Qwen3.5-9B-Base, предобученной причинной LLM с визуальным энкодером от Qwen Team. Карточка описывает именно базовую Qwen3.5-9B-Base, а суффикс CPT-0.4coding в названии не раскрывает деталей дообучения.
инспекция контейнеров с детектором и LoRA-верификатором
Пайплайн для автоматической проверки морских контейнеров по фото и видео: находит вмятины, отверстия и ржавчину, ставит вердикт fit, repair или out_of_service и просит человека, если не уверен. Сделан командой QH-109 для хакатона Qai x Hugging Face в Дохе.
детектор hijack для агентных диалогов
Это LoRA-файнтюн Qwen3Guard-Stream-0.6B с бинарной головой Linear(1024, 1) + sigmoid. Модель ищет agent-hijack и prompt-injection в транскриптах агентных диалогов и используется как safety probe в SafeSpec для спекулятивного декодирования. Размер базы — 0.6B, языки карточки — en/zh.