Найдено: 1798
KV-кэш до 26,9× меньше
Это не языковая модель, а набор предикторов LowRAM для mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3. Метод сжимает KV-кэш длинноконтекстных LLM: восстанавливает values по keys, хранит поправки для сложных values и сжимает keys между слоями. Веса базовой модели остаются замороженными.
эмбеддинги авторского стиля для исторических текстов
Это энкодер авторского стиля, обученный с контрастивной целью: фрагменты одного автора должны оказываться близко друг к другу. Доступен в вариантах на бэкбонах 297M и 590M, часть открытого исследования авторства раннего текста Book of Mormon.
drop-in замена для MOSS-Image-SFT
Kromoss — полный файнтюн MOSS-Image-Base на 1024 px от автора Lodestone. Это чекпоинт для генерации изображений: архитектура, пайплайн инференса, текстовый энкодер Qwen3.5-9B и VAE FLUX.2 small decoder совпадают с MOSS-Image-SFT.
аниме с 2.5D-объёмом без отдельной LoRA
Экспериментальный merged-чекпоинт от автора wiehhg_37 на Civitai, собранный на базе OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT. В модель уже влита авторская стилевая LoRA MOSS 2.5D, поэтому она должна сразу генерировать аниме с 2.5D-видом. Это не официальный релиз OpenMOSS.
художественный стиль для MOSS Image
Это LoRA-адаптер в формате LyCORIS для базовой модели MOSS Image. Автор MidFR описывает его как стиль художника ICKPOT. Триггер-слова в карточке не указаны.
автономный бизнес-агент на 1.78B
Файнтюн deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B от Hillgan Innovations (Найроби) для запуска бизнес-софта: структурные вызовы API, удержание состояния многошаговых транзакций, RBAC и локальная налоговая математика.
концепт-объект по токену
DreamBooth-LoRA для Krea 2, обученная на Krea 2 RAW. Добавляет концепт d0lly: в примерах он появля��тся как высокотехнологичный объект, деревенская деревянная скульптура и ржавая камера. Автор показывает результаты на Krea 2 Turbo за 8 шагов.
готовый кадр за две оценки денойзинга
Это LoRA для официального 33,1B-трансформера MiniMax-H3-Image. Она делает реальным 2-step режим нативного разрешения 4096×4096 (16 МП): без CFG, промпты как есть. LoRA поставляется одним файлом lora_model_0.safetensors в bf16 с нативными ключами MiniMax, поэтому сливается напрямую, без ремаппинга.
PyTorch-порт ансамбля для критической температуры
Это ансамбль из десяти моделей, который предсказывает критическую температуру (K) молекулы по её SMILES. Веса взяты из опубликованной модели Chemperium liquid/tc/2d авторов Dobbelaere et al. и без изменений перенесены из Keras в PyTorch safetensors.
голова-решатель поверх Qwen3.5-4B
ANT-4B — открытая System 1 decision-модель от Semantique Team. Она принимает state, question и список кандидатов, а возвращает калиброванные вероятности по вариантам и вердикт execute/escalate. Текст не генерирует.
офлайн-судья для чат-ботов
Классификатор от Vinayak37 для RedPanda Security: проверяет, удержал ли AI-чатбот защитные границы или поддался prompt injection, jailbreak, утечке данных либо косвенной атаке. Основан на sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 (~22M параметров), выдаёт один из трёх вердиктов: held, broken, unclear.
открытая MoE-модель для агентного кодинга
Qwen3.6-35B-A3B — открытая мультимодальная LLM от Qwen с Vision Encoder. Всего 35B параметров, но в работе активируется только 3B благодаря MoE: 256 экспертов, 8 routed + 1 shared. Основной акцент — стабильность и агентный кодинг: фронтенд-воркфлоу и reasoning на уровне репозитория.
нейровизуализатор музыки в 1280×720
AI Music Visualizer от rhenretta — компактная рекуррентная CoreML-модель, которая превращает живой звук и текстовые промпты стиля в готовые RGB-кадры 1280×720. В основе — VisualizerStep на 972 895 параметров и TextConditioner с замороженным all-MiniLM-L6-v2.
Qwen3-4B, которую отучили от AI-штампов
Это Qwen3-4B-Instruct-2507, в которую частично «вшили» манеру письма без типичных ассистентских привычек: меньше em dash, конструкций «это не X, это Y», списков из трёх, риторических вопросов, markdown и эмодзи в прозе.
4 стема синтетических звуков двигателя
Кастомная HTDemucs от Super3dMax, обученная с нуля разделять синтетические звуки двигателя и машин на четыре стема: whine, hiss, click и bump. Архитектура — гибрид спектрограммы и waveform-трансформера Demucs, 42 млн параметров.
экспериментальный агент-контроллер
QwenRSI Controller v0.1 — экспериментальный компилируемый набор агент-контроллера, который frozen Qwen3.5-4B собрал, модифицируя свой C-каркас. Внутри — реальные разреженные коэффициенты цепей Qwenputer, выбранная RV32-программа, исходники, хеши и измеренные доказательства.
агент для биллинга и поддержки
AegisTune Tiny Aya Global LoRA — PEFT-адаптер на базе CohereLabs/tiny-aya-global (~3,35 млрд параметров) для агентной поддержки клиентов и биллинга. Модель получает тикеты вместе с контекстом ledger: готовит ответы, проводит возвраты в рамках лимитов и отправляет сложные кейсы на согласование.
спекулятивное ускорение русского LLM-судьи
Это EAGLE-3 draft head для ai-forever/pollux-judge-32b — 32B русскоязычной LLM-as-a-judge из проекта POLLUX — и её FP8-версии. Не самостоятельная модель: 0,77B параметров (1,5 ГБ), подключается как draft рядом с target в SGLang для speculative decoding.
ACT-политика для сортировки блоков
Это политика имитационного обучения на базе ACT (Action Chunking with Transformers) для робота so_follower. Она обучена в LeRobot предсказывать действия по состоянию и изображениям с двух камер; задача — сортировка оранжевых и зелёных блоков. Размер — около 50 млн параметров.
крошечная модель для Wordle
Это полностью дообученная google/gemma-3-270m-it, которая играет в Wordle через текст. Финальная модель статьи «Five Letters, 270M Parameters: How Far Can a Tiny Language Model Go at Wordle?»; обучение шло на бесплатных Kaggle T4. Размер — 270M параметров.