2364 поста
репак для ComfyUI: 5B и 14B в одном наборе
Lb545550 выложил набор репакованных файлов Wan 2.2 для ComfyUI. Это не новая модель, а сборка оригинальных вариантов Wan-AI, alibaba-pai, nvidia ChronoEdit и distill-LoRA от lightx2v: T2V, I2V, TI2V, S2V, Animate, Fun Control/Camera/Inpaint, VACE и ChronoEdit.
Android-инженер уровня senior в 7B
DroidSenior-7B — это 7,62B coding-ассистент для Android-разработки, дообученный от Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Модель отвечает как senior/staff Android-инженер: современный идиоматичный Kotlin, Jetpack Compose, Coroutines/Flow, Hilt и Room. Поддерживает английский и турецкий.
LoRA-адаптер для клинических рассуждений на Qwen2.5-3B
MedReason — LoRA-адаптер от Varun95 для Qwen2.5-3B-Instruct (4-bit), дообученный на medical-o1-reasoning-SFT. По карточке, модель пишет рассуждение в <think> и затем даёт краткий клинический ответ. Это research prototype, а не медицинское изделие.
плоская аниме-графика без trigger word
Это LoRA для text-to-image на базе OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base. Она выделена из публичных SFW-иллюстраций в стиле плоской заливки и чистого контурного рисунка, включая AI-работы.
структурный разбор манипуляций по тексту
QLoRA-файнтюн Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 на 4,02 млрд параметров. Модель принимает рассказ от первого лица о межличностной ситуации и возвращает анализ: какие паттерны манипуляции есть, какую последовательность они образуют, где петлю можно было разорвать и что делать дальше.
команда моделей на устройстве за миллисекунды
squad-0.8b от labqoat — типизированная decision-модель на 0.85B (System One API: состояние и типизированные вопросы на входе, вероятность по каждому допустимому ответу на выходе, один forward pass, без генерации текста).
LoRA для чистого пиксель-арта с жёсткой сеткой 8×8
moss-pixelart-v.0.3 — LoRA от finger-gun для модели OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT. Она дообучена под генерацию аккуратного пиксель-арта и 2D-ассетов для игр: каждый блок 8×8 выходных пикселей соответствует одному логическому пикселю.
SD-Turbo в портативном LiteRT для CPU
Конвертация stabilityai/sd-turbo в формат LiteRT от frankdu. Это text-to-image пайплайн на Float32-графах CLIP, UNet, Euler ancestral sampler и VAE: выход 512×512 за 1 sampling step. Графы подаются по одному, бандл портативный.
компактная модель для философских рассуждений
Это полная merged-версия Qwen3.5-2B (1.88B параметров), дообученная через LoRA для академической философии и цепочек рассуждений (CoT). Модель работает с китайским и английским, следует схеме【范畴辨析】→【逐项排除】→【明确答案】 и заточена под пошаговые ответы.
экспериментальный диалоговый файнтюн на LFM2
Morrow-2.6B-CE — экспериментальная диалоговая модель от noumenon-labs на базе LiquidAI/LFM2-2.6B. Это LoRA-based supervised fine-tuning примерно на 2,6 млрд параметров; релиз представлен в виде merged 16-bit weights.
NSFW-LoRA для FLUX.1-dev
Flux Lustly.ai Uncensored v1 — это LoRA-адаптер для FLUX.1-dev от Gameblamer (Lustly.ai), снимающий цензурные ограничения при генерации изображений. Карточка описывает его как первый несцензурированный Flux-адаптер проекта: заявлена надёжная работа на FLUX.1-dev и менее стабильная — на schnell.
меньше размышлений, больше верных ответов
OTC — проект сжатия рассуждений на базе Qwen/Qwen3.8-27B (27,36 млрд параметров). Автор дообучил модель через CPO и GRPO, чтобы она решала математику и задачи по коду короче, не теряя, а повышая точность. Доступен полный BF16-мердж (~55 ГБ) для transformers.
Remotion-сцены из текстового описания
Charon V2 (MiniCPM5-1B) — инструкционно дообученная генеративная модель кода, которая создаёт готовые к продакшену процедурно анимированные сцены на React + Remotion TypeScript (TSX) по описанию на естественном языке.
видео-текстовые эмбеддинги для поиска событий
Это research-релиз NVIDIA: TAO-файнтюн OpenGVLab InternVideo2-CLIP-L14 с замороженным текстовым энкодером MobileCLIP-B-LT. Модель переводит видео и английские описания в общее 512-мерное пространство для text-to-video retrieval и zero-shot классификации действий.
черновик, который ускоряет декодирование
DFlash2 draft-модель для MiniMax M3.1 Flash от RadixArk: предлагает токены параллельно, а целевая модель их верифицирует в SGLang. Архитектура MiniMaxDFlash2DraftModel, 5 слоёв GQA, 2,05 млрд параметров в 81 BF16-тензоре (один файл Safetensors).
сжатие трасс AI-агента в структурную память
compctx-0.8b от aksern — текстовый файнтюн Qwen/Qwen3.5-0.8B (752M параметров, Qwen3_5ForCausalLM). Он не для диалогов, а для сжатия execution trace агента в краткую память: цель, ограничения, сделанное, ошибки, решения и следующий шаг.
draft-голова для ускорения OCR
DSpark — это draft-модель для speculative decoding от OpenBMB, предназначенная для MiniCPM-OCR 1.0. Она не работает как самостоятельная OCR-модель: её нужно использовать в паре с основной 1.3B-моделью из того же релиза. У draft-головы 296,8 млн параметров, 5 слоёв и 15 draft-токенов за forward pass.
студийные портреты вымышленных персонажей с абсурдной геометрией лиц
Это LoRA-адаптер для text-to-image от akatz-ai (Akatz Labs), сделанный для OpenCast Studio. Добавляет к Krea 2 узнаваемый стиль: фотоматериалы и студийный свет, намеренно необычные пропорции, скульптурные причёски, правдоподобная кожа и одежда. Работает и с антропоморфными животными-персонажами.
27B-модель для роутинга и извлечения спанов
vela3-turbo — референсная модель семейства Vela 3.0 от vLLM Semantic Router × KR Labs. Построена на d3-turbo v1.0: 26,09B параметров плюс 5044 MB адаптеров и голов, лицензия Apache-2.0.
LoRA-адаптер для агента pi на анализе данных
Это LoRA-адаптер для LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B от harness-hub. Обучен с подкреплением через AsyncGRPO в TRL как модель для кодинг-агента pi на задачах анализа данных: каждый rollout — полная сессия pi в удалённом sandbox с shell и Python.