Найдено: 731
опорный драфтер для Qwen3-8B
Infomaniak-AI выложили Qwen3-8B-speculator.dspark-swa — baseline-драфтер для спекулятивного декодирования Qwen/Qwen3-8B. Это 5-слойная модель на стандартном DSpark Sliding-Window Attention с окном 128 и блоком до 8 токенов.
безопасность вернули после LoRA
Это Tiny Aya Global на 3,35 млрд параметров от purvansh01 — текстовая LLM, которую после безобидного LoRA-файнтюна с ослабленным safety восстановили методом SafeTune. Модель демонстрирует полный цикл SafetyPulse: файнтюн → Circuit Integrity Score фиксирует дрейф → восстановление → аудит.
мультимодальная модель выбора ответа
Aster-JEV-27B — полнопараметрическая мультимодальная decision-модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B (26,09 млрд параметров). Она выбирает ответ из набора вариантов и возвращает вероятности; в карточке описаны vision-бенчмарк и latency на A800 80GB.
расцензуренный терминальный агент
Это decensored-вариант Terminal-RSI-27B от SolsticeAI: 27,36 млрд параметров на базе Qwen3.8-27B, предназначенный для работы в терминале — инспекции репозиториев, правки кода, починки зависимостей и многошаговых задач с проверкой результата.
дистилляция, а не abliteration
Это SFT-файнтюн базовой модели Qwen/Qwen3-8B (Apache 2.0) на 8,19 млрд параметров, обученный на учительских Q&A из датасета DeepSeek-V4-Distill-8000x (MIT). Автор отдельно подчёркивает: это не abliterated-вариант, а дистилляция ответов. Чекпоинт уже смёржен и готов к инференсу.
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.
маленькая LLM, которая ищет доказательства
Экспериментальный локальный ассистент от EphAsad на базе google/gemma-3-270m-it (~268M параметров). Дообучен выбирать read-only инструменты, работать с найденным текстом и отвечать только при наличии источников — иначе воздерживаться.
вектор для клеток и биомедицинских текстов
ALIAS-MG — SentenceTransformer-энкодер от mariakrissmer для перевода описаний клеток и биомедицинских текстов в общее векторное пространство. Это файнтюн NeuML/pubmedbert-base-embeddings примерно на 0,11 млрд параметров; в рукописи ALIAS модель помечена как MG и предназначена для…
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.
компактная VLA-политика для робота
Файнтюн lerobot/smolvla_base на базе SmolVLA — vision-language-action модели на 0,45 млрд параметров. Политика обучена в LeRobot для робота so_follower выполнять задачу «Give me an orange» по визуальным наблюдениям. Заявлена работа на потребительском железе.
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.
ретривер организаций по аффилиации
Это retriever от adambuttrick для ROR set point matching: по строке аффилиации он ищет кандидатов среди записей ROR. Построен на intfloat/multilingual-e5-base, 0,28 млрд параметров, один общий энкодер с mean pooling.
детектор мелких воздушных целей
Файнтюн чекпоинта YOLO11n от автора Seemorgh, дообученный на базе Seemorgh/yolo11n-aod4-v6 (best.pt) под поиск мелких объектов в аэросъёмке. Модель различает четыре класса: airplane, bird, drone и helicopter. Работает через библиотеку Ultralytics.
decensored-версия Arete-27B
Это decensored-версия NousResearch/Arete-27B на 27,36 млрд параметров, сделанная через Heretic v2.1.0. Базовая Arete-27B — посттренинг Qwen3.8-27B с акцентом на западные ценности. Новая версия снижает число отказов и подходит для текстовой генерации и исследований поведения LLM.
карта проходимости по RGB-D видео
SAM-VTP — веса модели непрерывной сегментации проходимости для RGB-D видео (автор — lucashoefs). Модель адаптирует видеопамять SAM 2 для предсказания без промптов и добавляет геометрию, измеренную по глубине: на каждом кадре получается попиксельная оценка в [0,1].
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.
PR-описания без забывания
Это 8B-модель image-text-to-text на базе google/gemma-4-E4B-it, адаптированная под анализ diff и генерацию описаний pull request. Автор применил Grafting: дообучил donor-чекпоинт google/gemma-4-e4b на GitHub PR reasoning traces и перенёс task vector в post-trained модель.
MoE из четырёх экспертов без отказов
Экспериментальная MoE-модель на базе IFM/K2-Horizon-0.9B: четыре эксперта, top-1 routing и softmax-роутер. Всего 3.06B параметров, из них 1.08B активны на токен; контекст — 128K (YaRN), вес в bf16 — 6.1 GB. Автор собрал экспертов из RL-чекпоинтов base-модели и снял отказы через Heretic.
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.
крошечный роутер функций на BERT-Tiny
ARN-v2 — модель на 4,44 млн параметров, которая не пишет ответ, а выбирает функцию из фиксированного списка и размечает в запросе её аргументы. Основа — google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2, дообученный энд-ту-энд; поверх работают роутер FAR-v2, CRF-теггер аргументов и ограниченное совместное…