Найдено: 734
VLA-политика для сортировки крепежа
Дообученная версия Vision-Language-Action модели π₀.₅ от Physical Intelligence для производственных манипуляций. Политика обучена в LeRobot на 150 эпизодах и управляет роботом типа follow по трём камерам.
определение языка текста
Это файнтюн FacebookAI/xlm-roberta-base для мультиязычной идентификации языка. Модель определяет язык текста среди 20 языков и содержит около 0.28 млрд параметров.
TTS для многоголосых подкастов
Humanness Voice Podcast от LAION — полный fine-tune TTS-модели Humaneness Voice Large 1.7 на шаге 9 874, не LoRA. Это ~4,13 млрд параметров в BF16: архитектура MOSS Local Transformer сочетает Qwen-подобный semantic backbone с локальным acoustic transformer и генерирует 12 acoustic codebook tokens…
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.
LLM с ослабленным отказом
Это abliterated-версия ibm-granite/granite-4.1-8b на 8,38 млрд параметров, сделанная с помощью toolkit ablate. Авторы называют её инструментом для mechanistic-interpretability и исследований безопасности: у модели нашли направления отказа в residual stream и спроецировали их из весов.
VLM для самовосстановления веб-локаторов
LocHeal Verdict 2B — специализированная System 1 Typed-Decision vision-language model на базе LiquidAI/d1-2B (LFM3-VL-2B tri-hybrid), около 1.92B параметров. Она предназначена для automated self-healing локаторов и multimodal DOM grounding в Playwright/Selenium: получает SoM-скриншот и телеметрию…
EAGLE-3.1 drafter для ускорения Kimi-K3.1-Pro
Это EAGLE-3.1 MTP draft model с MLA для спекулятивного декодирования при инференсе Kimi-K3.1-Pro. Модель от lightseekorg содержит 3,02 млрд параметров, обучена через TorchSpec и продолжает kimi-k3-eagle3.1-mla.
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.
LLM с адаптивной глубиной на каждый токен
Экспериментальная LLM от cybertruck32489 на базе LiquidAI/LFM3-1.7B (1,96 млрд параметров). 24 слоя исходной tri-hybrid архитектуры пересобраны в схему Prelude → Shared Recurrent Core → Coda, а число recurrent-шагов на токен меняется от 1 до 32.
файнтюн Mistral Small 24B с меньшим числом отказов
Grok-OSS-Cerberus от Catdrout Technologies AB — это QLoRA + ORPO файнтюн Mistral-Small-24B-Instruct-2501. Модель задумана как открытая децентрализованная альтернатива сильно отцензурированным коммерческим ассистентам: она делает ставку на прямоту и снижение избыточных отказов, сохраняя reasoning и…
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.
ASR для CPU и GPU
Это fp16-экспорт nvidia/canary-1b-v2 в OpenVINO IR: сеть разделена на энкодер FastConformer с фиксированным окном 12 с и декодер, выдающий по одному токену за вызов. Вариант сделан для vinoWhisper — живых субтитров и диктовки на CPU и GPU. Поддерживаются 25 языков, включая русский и украинский.
4B-ассистент для кибербезопасности
FrostWolfAI Labs выпустила компактную модель на 4,1 млрд параметров для security testing, CTI, secure coding и агентных tool-use сценариев. Это полный LoRA SFT-файнтюн Spark-X2.6-4B-abliterated с адаптерами, объединёнными в веса. Язык в карточке указан только английский.
низкоресурсный перевод в четырёх направлениях
Модель от автора ckuma объединяет энкодеры XLM-R и mT5 с декодером mT5, чтобы переводить между английским и языками лугбара и луганда. Это реализация метода из магистерской работы Charity Driciru Akuma (Muni University, 2025); всего 860M параметров, из них обучено 668M.
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.
135M для инженерных диалогов и Python-кода
INTRIQ-SmolLM2-135M-Instruct — instruction-tuned модель на 135M параметров от BRR1154, основанная на HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct. Это версия с точечной правкой весов для структурированных многошаговых инженерных сценариев, следования инструкциям и генерации научного/математического…
компактные student-модели для трекинга животных на ферме
FarmSAM — набор student-чекпоинтов для видеотрекера SAM 3. Компактный TinyViT-21M-512 заменяет backbone SAM 3 и дистиллируется на неразмеченных кадрах одной фермы; остальной трекер остаётся без изменений.
TTS в fp8 с bf16 dense
Это конвертация fishaudio/drama-3 для набора нод ComfyUI-Drama3. Файл предназначен для text-to-speech в ComfyUI: маршрутизируемые эксперты сохранены в block-FP8, остальные linear-слои — в bf16.