Найдено: 1821
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.
компактный ученик для SO-101
Это 6-слойный студент π0.5, дистиллированный из 18-слойного учителя для роборуки SO-101. Задача — взять красный блок и положить его на цель с X. У студента 1.749 B параметров против 3.353 B у учителя; выбран чекпоинт checkpoints/6000.
фильтруем выдачу до ответа
Модель от ArtTolston на базе allenai/longformer-base-4096: Longformer с обученной линейной головкой keep/drop. Она получает вопрос и цепочку чанков из Q-RAG, оценивает каждый чанк вероятностью p_keep и по умолчанию оставляет те, где p_keep >= 0.5.
компактная base-LLM с DeltaNet и MoE
Zehn 135M от GrowBitLabs — decoder-only base-модель на 134 997 792 параметра для генерации текста. В ней 12 слоёв gated DeltaNet и 4 слоя grouped-query attention, а также разреженные MoE-блоки. Это completion-модель: она продолжает текст и не использует чат-шаблон.
распознавание блюд прямо на телефоне
Atwater food re-ranker от TwistorLabs — компактный zero-shot-реранкер для распознавания блюд на смартфоне. Он запускается только когда основной классификатор приложения Atwater не уверен, и сравнивает фото еды со списком названий блюд.
99% успешных приземлений
WeonJeong / CONNECT AI LAB (maru) выпустили PPO-агента непрерывного управления, который сажает падающий перевёрнутый Tesla Roadster на посадочную площадку в симуляторе. Агент управляет основной тягой (0–1) и поворотным двигателем (−1–1); наблюдение — 7-мерное, действие — 2-мерное.
управляемое размышление
OpenEuroLLM выложил SFT-версию контекстно-расширенной midtrain-модели Prelude от Marianna. Это 9,09B text-generation модель, дообученная две эпохи на OpenEuroLLM-Excellent-SFT с собственным токенизатором и thinking-conditioned Qwen-style шаблоном.
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.
шахматная LLM, играющая в UCI
chesSLM (Chess Small Language Model) от antoniopelusi — decoder-only LLM, обученная с нуля на chesSLM-dataset. Модель предсказывает следующий ход в Standard Algebraic Notation, по одному токену на ход. Размер — 101 307 136 параметров, контекст — 704 хода.
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.
30B MoE с контекстом до 1M токенов
NVIDIA выпустила NVFP4-версию Nemotron 3.5 Lightning. Это LLM с гибридной MoE-архитектурой Mamba-2 + MoE + Attention: 30B параметров всего и 3B активных. Модель рассчитана на агентов, чат, RAG и локальный инференс.
сегментация головы и мозга на Apple Silicon
SIAM v0.3 от MedMLX — MLX-порт модели SIAM (Segment It All Model) Valabregue et al. для сегментации тканей головы и мозга на 3D МРТ или КТ. Это nnU-Net с residual-encoder, обученный на синтетических изображениях; порт повторяет инференс оригинала на Apple Silicon через MLX и Metal.
компактный эмбеддер с MRL и GGUF
HADES-Embed-700M-v1 — английская embedding-модель от Protik Das, обученная с нуля на собственной двунаправленной архитектуре. 702,79 млн параметров, 36 слоёв, контекст 8192 токена и базовая размерность 1024.
DreamBooth-концепт на базе RAW
Это DreamBooth-LoRA от mobbrain для генератора Krea 2. Обучена на Krea 2 RAW, а примеры в карточке показаны на Krea 2 Turbo с 8 шагами. Добавляет в генерацию концепт, который активируется токеном hdoub.
политика для гуманоида в симуляции
Дообучение NVIDIA GR00T N1.7-3B для открытого гуманоида Asimov 1 от Menlo Research в поставляемой конфигурации: 25 DOF, пассивные печатные «dummy hands» без захватов и одна монокулярная камера в голове. По данным авторов, это первая GR00T-политика для Asimov.
детектор отравленных описаний MCP-инструментов
Экспериментальный классификатор от dmilush для проверки описаний MCP-инструментов, параметров и серверов. Ищет описания, которые пытаются дать агенту скрытую инструкцию — например, прочитать ~/.ssh, отменить запрос пользователя или сначала вызвать другой инструмент.
3D-тело человека в five размерах
Это веса InstantHMR, переупакованные в отдельные .safetensors для нод-пака ComfyUI-InstantHMR. Каждый файл содержит сеть и MHR-скелет, поэтому не требует других моделей. Выход — MHR-тело, совместимое с нативными нодами SAM 3D Body: сглаживание, рендер и экспорт GLB/BVH.
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.
RB-Y1 Flip plastic bag — VLA-политика для одной задачи
Это vision-language-action политика на базе nvidia/GR00T-N1.6-3B (3,29 млрд параметров), дообученная под двуручного мобильного манипулятора RB-Y1 (rby1m_wujihand2: две 7-DoF руки и две 20-DoF кисти). Задача ровно одна — перевернуть пластиковый пакет.