Найдено: 1821
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.
языковая модель на коннектоме мухи
FLY-SFLY от M1n1A1 — экспериментальная char-level языковая модель, где в роли замороженного рекуррентного ядра выступает коннектом центральной нервной системы самца дрозофилы MaleCNS v1.0.
лёгкий детектор объектов на 2,6 млн параметров
Falcon1-2.6M — компактная модель детекции объектов на базе YOLO11n. Backbone заморожен, а neck и head дообучены на Pascal VOC; итоговый файл весит 5,5 МБ при 2,6 млн параметров.
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…
Dense Llama — крошечная LLM для гомоку 15×15
Это специализированная модель для гомоку на базе LlamaForCausalLM. Она получает полное состояние доски и генерирует координату хода; всего 10 809 984 параметра в F32 без квантизации. Поддерживает Transformers и нативный Ollama, но не является универсальным чат-ботом или шахматной моделью.
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.
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.
надёжные tool calls для платежей
Это LoRA-файнтюн базовой модели CohereLabs/aya-expanse-8b на 8B параметров, сделанный Qasim Jethwa для Lexsi AI Safety & Alignment Hackathon, Track 3 (Agentic Fine-tuning). Адаптер учит агента выдавать JSON-список вызовов инструментов для восстановления неудачных платежей.
адаптер для роботов, который смотрит на демонстрации
Это версия A адаптера Robot-ICL от gulucaptain для задачи robotics. Она добавляет в action-ветку Zero-WAM три gated cross-attention слоя с zero-инициализацией, чтобы модель могла читать токены из роботной демонстрации.
походка с перекрёстным махом рук
Kiwi Humanoid PPO v2 — это PPO-политика для среды Humanoid-v5 (Gymnasium/MuJoCo), обученная в stable-baselines3. Модель от kiwi2030 продолжает v1 и учит двуногого идти вперёд с попеременными шагами и махом противоположной рукой.
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.
нейросетевые DCM для балансировки роботов
Набор ONNX-моделей от Stéphane Caron из статьи CoRL 2026. Каждая модель — это DCM-наблюдаемая: нейросеть по короткой истории измерений и действий предсказывает боковой DCM и обучается совместно с собственной частотой ω, чтобы DCM был неустойчивой собственной функцией оператора Купмана.
компактная RL-политика для Atari Breakout
Это PyTorch-чекпоинт от TommyPanLab: Double DQN с dueling-архитектурой и CNN-трунком Nature-DQN. Модель обучена на 2,5 млн переходов и выдаёт 4 сырых Q-value для действий NOOP, FIRE, RIGHT и LEFT. Это единственный опубликованный чекпоинт проекта breakout-rl-engineering.
полный файнтюн π₀.₅ для двуручной манипуляции
Это чекпоинт от helen9975 на базе lerobot/pi05_base. Модель полностью дообучена для симулированных двуручных задач YAM: 10 задач и три камеры 224×224. Размер — около 4,14 млрд параметров.
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.