Рейтинг по голосам читателей, переходам и просмотрам на сайте, плюс лайки и скачивания на Hugging Face.
текст, который AI-детекторы принимают за человеческий
От Hemmingway AI (ЮАР): языковая модель на 27B параметров для повседневного письма — описаний товаров, постов, писем, историй и комментариев. Построена на Hemmingway-1 (Qwen3.8-27B), контекст — 262 144 токена, язык — английский.
первая модель Apex Intelligence для кода, агентов и науки
Apex-35B-V1.0 — первая модель Apex Intelligence для общего использования и исследований: кодинг, tool use, вопросы-ответы, deep search и научные задачи в AI, вычислительной науке и симуляции робототехники. Построена на Qwen3.6-35B-A3B и дообучена на проприетарных данных и research-траекториях.
генеративный поиск по 196 млн URL
Octen-WebGR-4B от Octen — генеративный ретривер для навигационного веб-поиска. По запросу он генерирует два SID-токена, ограниченных таблицей из 195,9 млн реальных URL, так что веб-индекс хранится в параметрах модели. База — Qwen3-4B-Base после full-parameter fine-tuning, 4,36B параметров.
мультимодальная модель решений без генерации текста
d3-ultra — новая мультимодальная decision-модель от vllm-sr (Decision 3.0, vLLM Semantic Router) с 26,09 млрд параметров, включая 0,46 млрд vision encoder. На вход принимает текст или JSON, опционально изображения и видео, а на выходе даёт вероятности для вариантов ответа: Choice, Yes/No, Score…
четыре шага до картинки
Это RL-дообученная версия LightX2V Lightning v2, дистиллированная из Qwen-Image-2.1 (около 7,12 млрд параметров). Модель от lightx2v умеет text-to-image, редактирование по одному референсу и генерацию по нескольким референсам всего за 4 шага денойзинга при CFG = 1.0.
компактный VAE без scaling factor
Primal VAE от Ostris — это VAE для diffusion, который делает только 2x spatial down до 1 или 2 каналов. После patch 4 получаются 16 или 32 канала при 8x — та же форма, что у Flux.1 VAE и Flux.2 VAE. Обе версии — примерно 80M параметров.
причёска из одной картинки, готовая к анимации
HairDeck — исследовательский пайплайн от Tsinghua University, Carnegie Mellon University и CUHK. По одному изображению персонажа он создаёт стилизованные hair cards с UV-развёрткой для каждой карты и spring-bone chains для анимации, а затем позволяет собрать VRM 0.x.
генерация с настоящей альфой
Релиз от localai0301 для модели Anima: RGBA-VAE и LoRA, которые добавляют в text-to-image генерацию реальный альфа-канал вместо непрозрачного RGB. VAE весит 508 MB, LoRA — 184 MB; работа рассчитана на аниме/иллюстрации и ComfyUI.
8 или 4 шага вместо 50
Это few-step LoRA для FLUX.3 klein base от NoiseToNova, обученная через Parallel Decoding Distillation (PDD). Генерирует за 8 или 4 шага вместо 50, CFG дистиллирован (teacher CFG 4), поэтому каждый шаг — один forward pass. Версия v0.1, rank 128.
27B для книг и длинных документов
Qwen3.8-27B-Longbook27-v2 — 27B-файнтюн от summerAIO для понимания и генерации длинных текстов: книг, статей и отчётов. Использует кастомную архитектуру qwen3_5_gdn24 с Gated DeltaNet и поставляется с remote code; языки — английский и японский.
персонаж из референса, сцена из промпта
Anima Reference Adapter (v2) — адаптер от ElectronGirl для text-to-image модели Anima base v1.0. Он берёт персонажа и часть стиля из одной референс-картинки, а позу, фон и композицию — из промпта, который описывает только сцену.
компактная база с гибридным вниманием
KLM 1.5 от MinimaLabs — базовая языковая модель на 99M параметров, обученная с нуля на 100B токенов. Это не инструкционная и не чат-модель: она продолжает текст и предназначена для дальнейшего файнтюна. Работает только на английском.
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.
сжатый LoRA для 2K-видео на MiniMax H3
Это неофициальная конвертация LoRA Open-H3-Regenerate-2K (Sensen02, копия из Efficient-Large-Model; код в ветке sol-engine репозитория NVlabs/Sana) под нативные имена ключей MiniMax H3 в ComfyUI. Адаптер сжат через SVD до rank 128 и загружается напрямую через LoraLoaderModelOnly.
8 MP за 8 шагов, без CFG
P-H3-Image от PrunaAI — диффузионная модель для text-to-image и редактирования изображений на базе MiniMax-H3. В репозитории — pipeline для diffusers; трансформер на 33.1B параметров, генерация в 8 MP и редактирование с 1–8 входными картинками.
калиброванные решения в один проход
joey-1 — 2B-модель принятия решений от Base Labs (Baseten), пост-тренированная из Qwen3.5-2B. На вход получает состояние (текст, опционально изображения) и набор вопросов, а на выходе даёт калиброванную вероятность для каждого варианта. Все вопросы обрабатываются из одного shared-prefix prefill.
4B-модель для генерации текста на португальском
CEIA Lumi-4B — языковая модель на 4 млрд параметров от ceia-br для генерации текста на португальском языке. Веса доступны в BF16. В карточке приведены результаты сравнения на португальских бенчмарках, но не описаны базовая модель и детали обучения.
видео-диффузия, обученная на статичных кадрах
chroma-h3 — image- («stills») fine-tune модели MiniMaxAI/MiniMax-H3 от lodestones. Это полный H3 diffusers-пайплайн, где fine-tune влит в transformer/ в bf16, а Qwen3-VL text encoder, tokenizer, processor, video/audio VAEs и scheduler оставлены без изменений.
3D-гауссианы из одной картинки за 5 шагов
Idol Turbo от akhaliq — дистиллированная few-step версия speridlabs/idol для image-to-3D. На входе одно фото объекта, на выходе до миллиона 3D-гауссианов: 5 шагов без guidance вместо 50 шагов с classifier-free guidance.
три шага вместо восьми
LoRA для Krea 2 Turbo от автора lvladikov сокращает генерацию с 8 шагов до 3 при CFG 1. Это rank-64 адаптер на тех же 228 модулях, что и 4-step/2-step версии; обучение шло на одном H100/H200 около 115 часов на 42 000 сэмплах.
Самые лайкнутые на Hugging Face за неделю
Языковые модели · 1,4 тыс.
Языковые модели · 1,3 тыс.
Языковые модели · 1 тыс.
Компьютерное зрение · 591
Компьютерное зрение · 482
