Найдено: 1821
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.
поиск переломов на рентгене
Два PyTorch-чекпоинта для поиска переломов на рентгене: ConvNeXt-Tiny (384 px, grayscale) отвечает, есть ли перелом, а Faster R-CNN v2 (ResNet-50 + FPN, COCO-pretrained) показывает, где он.
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.
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.
один энкодер для движения людей и гуманоидов
Это чекпоинт из статьи Open-IO об инерциальном энкодере для человеческого и гуманоидного движения. Модель на 55.6M параметров обучена на движении людей и кинематически ретаргетированном движении G1 и предназначена для одометрии и оценки траектории в робототехнике.
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…
сжатый MoE для кода на 6 ГБ VRAM
Это сжатый GGUF-контейнер Gemma 4 26B-A4B от AmSach, построенный методом MAPLE (Manifold-Activated Pruning of Latent Experts). Модель заточена под Python-программирование, синтез алгоритмов, структуры данных и формальные STEM-рассуждения; исходные 9.92 ГБ сжаты до 4.75 ГБ.
прогноз для водоканалов с интервалами
eCity-TS-313M — модель прогнозирования многомерных временных рядов для сценариев водоканалов от eCityAI-Sup, построенная на базе Toto 2.0. Это decoder-only patch-based Transformer на 313M параметров: внимание чередует ось времени (causal) и ось переменных (fully connected), а quantile head выдаёт…
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.
37 голосов на 7 языках
Это набор voice states для Kyutai Pocket TTS от lineofflight: состояния всех 37 голосов Kokoro-82M. State — не аудио, а «память» Pocket о голосе после короткой записи; каждый голос имеет состояние для каждой из 7 языковых моделей Pocket.
LoRA-агент для платежей и переводов
Oya v2 — LoRA-адаптер, который превращает Cohere Labs Tiny Aya Global (3.35B) в агента с вызовом инструментов для английского, Nigerian Pidgin, йоруба и смеси йоруба-английский. Он покупает аиртайм и данные, оплачивает электричество и переводит деньги через семь инструментов.
сегментация дорог на аэроснимках
unet-roads — модель сегментации дорог на RGB-аэро- и спутниковых снимках сверхвысокого разрешения от Rafael990. Это базовая модель для fAIr, открытой GeoAI-платформы Humanitarian OpenStreetMap Team: сеть предсказывает вероятность дороги для каждого пикселя чипа 256×256 (около 0,3 м на пиксель).
3D-ветка для МРТ колена
KneeSplatNet — исследовательская архитектура для выявления 12 патологий колена по МРТ. Это residual-вариант Res-B: 8 фолд-моделей, веса и код инференса. В финал Kaggle RSNA 2026 не вошла: по macro AUC она сравнялась с 2.5D-двойником и не прошла заранее заданный порог.
узелки и массы на рентгене
Это DenseNet-121, дообученный отличать рентгеновские снимки грудной клетки с узелком или массой в лёгких от нормы («No Finding»). Обучен на NIH ChestX-ray14; вход — RGB 224×224, выход — один логит, sigmoid которого даёт вероятность находки.
агентный кодинг для PostgreSQL
Slonik — семейство LLM от Postgres Professional для агентного кодинга: исследования кода, генерации патчей и отладки. Доступны Slonik-27B и Slonik-9B в BF16; модели обучены на разработке движка PostgreSQL и сохраняют архитектуру qwen3_5. Лицензия Apache 2.0.
исламский ассистент офлайн
Небольшая текстовая модель на базе google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized от автора abduhifz. Отвечает на вопросы об исламе по переданным отрывкам из Корана, хадисов и тафсира, цитируя источники номерами вроде [1] или [2]. Языки: английский, урду, Roman Urdu и арабский.
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.
компактный демикс в четыре стема
ONNX-версия SCNet — сети для разделения музыки на drums, bass, other и vocals. Архитектура: band-split convolutions и dual-path LSTM по комплексной спектрограмме, 10,1 млн параметров; автор обучил модель на MUSDB18-HQ. ONNX-экспорт и int8-компактизация — audiojs.
перевод текста и картинок в llama.cpp
GGUF-экспорт 2B-модели Index-Translate-omni от IndexTeam для llama.cpp. Переводит текст для китайского и английского, поддерживает ограничения по терминологии и форматированию, а с отдельным mmproj — изображения. Аудиомодулей в этом GGUF нет.