102 поста
учим reasoning-модель меньше думать
LoCo-7B — reasoning-compressed версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B от MuyaoYuan. Модель на 7.62B параметров локально находит состояния overthinking в chain of thought и заменяет их более короткими проверенными продолжения
маленький адаптер для вызова инструментов
LoRA-адаптер от uygarkurt на базе Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct. Обучен через GRPO на датасете xlam-tool-calling-mixed, чтобы выполнять структурированные tool calls и воздерживаться от вызова, когда предложенные инструменты
компактный турецкий ассистент на Qwen2.5
Veloxy-SLM-3B — это 3,09 млрд параметров (Dense) на базе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct. Модель дообучена на турецком ядре через Completion-Only LoRA SFT и объединена в BF16 safetensors. Заявлена для логических рассуждений, по
LoRA-ассистент по генеративному ИИ на испанском
Это LoRA-адаптер поверх Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct, полученный чёрно-ящичной дистилляцией в рамках учебного мастеркласса по дистилляции (магистратура по ИИ, UAI, октябрь 2026). Автор прямо называет модель учебным упражне
LoRA для кибербезопасности
PEFT LoRA-адаптер от remix3030303 поверх Qwen/Qwen3-8B. Модель дообучена для авторизованного security-тестирования, защитного анализа, secure coding, incident response и проверки уязвимостей. Настроена не заявлять об уяз
4B-мердж LoRA-адаптера
Standalone text-generation модель на базе Qwen/Qwen3.5-4B (4,21 млрд параметров). Это результат слияния выбранного checkpoint-230 LoRA-адаптера в исходную BF16-базу: веса базы включены, отдельно загружать адаптер не нужн
LoRA с DCT-фильтрацией латентов
Harmonic LoRA v2.2 — адаптер (LoRA) для большой мультимодальной модели Gemma-4 12B от aifeifei798. Автор называет его первым LoRA, совмещающим классическую обработку сигналов (Type-II DCT и STE-квантование) с геометрией
QLoRA-адаптер для сельскохозяйственных вопросов
AgriBot — экспериментальный адаптер для ответов на сельскохозяйственные вопросы. Он дообучен от Qwen2.5-0.5B-Instruct с помощью QLoRA и PEFT; в репозитории лежит LoRA-адаптер, а не полная модель.
крошечный LoRA-адаптер с персонажем
sunithaAI-small — это instruction-модель на базе Qwen2.5-0.5B-Instruct от разработчика Riya. Поверх базы обучен PEFT LoRA-адаптер, а вся конструкция помещается примерно в 0.4 ГБ VRAM благодаря 4-битной квантизации NF4.
компактный LoRA для карточек одежды
LoRA-адаптер от minhack для Qwen2.5-0.5B-Instruct. Дообучен извлекать из описаний товаров H&M структурированные fashion-атрибуты: категорию, цвет, материал, посадку, узор, длину рукава и вырез. Категория подаётся на вход
LoRA-адаптер для перевода вопросов в SQLite-запросы
SQL-GRPO 0.5B — LoRA-адаптер для Qwen2.5-0.5B-Instruct, обученный через GRPO превращать вопросы на естественном языке в SQLite-запросы. Награда считается по исполнению сгенерированного SQL на реальной базе: человеческая
LoRA для обучения руководителей генеративному ИИ
Адаптер LoRA от Claudioxis для Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct (~494 млн параметров). Обучен на испанском объяснять генеративный ИИ руководителям чилийских компаний на бизнес-примерах; это учебный эксперимент, а не модель с н
LoRA для жёсткого формата тикетов
LoRA-адаптер от MatiasMarro для Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct. Он учит модель всегда отвечать по структуре тикетов поддержки NimbusCloud: [DIAGNOSTICO], [PASOS] и [ESCALAMIENTO] SI - <equipo> | NO. Цель — не новые знания, а
LoRA-адаптер с честными оговорками
Это LoRA-адаптер поверх Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct, обученный GRPO на train-сплите openai/gsm8k. Rank 16, alpha 32, dropout 0.05; 200 шагов на одной Colab T4. Автор называет результат research artifact, а не production m
медицинские QA на Tetun
Это QLoRA/PEFT-адаптер для базовой модели unsloth/gemma-4-E2B-it, адаптированный под медицинские вопросы и следование инструкциям на Tetun (tdt) — языке малых ресурсов из Восточного Тимора. Разработка Labadain Research C
забыть всё, кроме кода
LoRA-адаптер для Qwen2.5-Coder-0.5B от Prajak Sen, обученный забывать общие знания о мире, но сохранять умение писать код. Метод называется CG-OSS (Curvature-Guarded Orthogonal Subspace Scrubbing), октябрь 2026.
закупочные заметки кирана в JSON
parchi-v3 — дообученная Qwen2.5-0.5B-Instruct (0,49 млрд параметров; LoRA r=16, затем merge) для разбора закупочных заметок бакалейного магазина (kirana). Понимает Hinglish, английский и Telugu — в том числе романизирова
черновик для 30B block-diffusion MoE
Это LoRA-драфтер для 30B block-diffusion MoE JetLM/SDAR-30B-A3B-Chat-b32, дообученный на базе JetLM/SDAR-1.7B-Chat-b32. Он учится писать так, как пишет 30B, чтобы judge реже отклонял догадки и требовалось меньше перегене
Claude Opus Reasoning Distilled: рассуждения Claude в компактной модели
Это экспериментальный файнтюн Ministral 3 8B (8,92 млрд параметров) от xtools-at на базе unsloth/Ministral-3-8B-Reasoning-2512. Модель дообучена на 8 000 примерах reasoning-трейсов Claude Opus и Sonnet, чтобы перенести б
Nemotron 3 Nano 4B учится звать инструменты
LoRA-адаптер (rank 16, 40.5 МБ) от harshbhx для базовой модели nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16. Учит модель отвечать на запрос вызова инструмента одним JSON-объектом {"name": ..., "arguments": {...}} либо {"name":