LFM2.5-8B-A1B
Компактная #MoE модель от Liquid AI для ноутбуков и смартфонов - апгрейд линейки LFM2ю Самая быстрая в своем размерном классе
Что нового:
• контекстное окно расширено с 32 до 128 тысяч токенов
• объём предобучения увеличен с 12 до 38 трлн токенов + добавлено крупномасштабное RL
• словарь токенизатора удвоен (с 65,5 до 128 тыс. единиц) - лучше обрабатывает нелатинские письменности (для русского +6 %)
• высокая скорость инференса: до 253 токенов/сек на Apple M5 Max (в 6 ГБ памяти), ~30 токенов/сек на смартфоне
• сопоставима с более крупными моделями (например, Gemma‑4‑26B) по следование инструкциям и агентным сценариям при меньшем числе активных параметров (1B)
• поддержка llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang, ONNX Runtime
• 8B параметров, 1B активны
лицензия LFM Open License
HF
Плейграунд
#mobile #compact
Компактная #MoE модель от Liquid AI для ноутбуков и смартфонов - апгрейд линейки LFM2ю Самая быстрая в своем размерном классе
Что нового:
• контекстное окно расширено с 32 до 128 тысяч токенов
• объём предобучения увеличен с 12 до 38 трлн токенов + добавлено крупномасштабное RL
• словарь токенизатора удвоен (с 65,5 до 128 тыс. единиц) - лучше обрабатывает нелатинские письменности (для русского +6 %)
• высокая скорость инференса: до 253 токенов/сек на Apple M5 Max (в 6 ГБ памяти), ~30 токенов/сек на смартфоне
• сопоставима с более крупными моделями (например, Gemma‑4‑26B) по следование инструкциям и агентным сценариям при меньшем числе активных параметров (1B)
• поддержка llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang, ONNX Runtime
• 8B параметров, 1B активны
лицензия LFM Open License
HF
Плейграунд
#mobile #compact
🔥6❤1
FlashMemory-Deepseek-V4
Экономия памяти LLM на длинных контекстах без потери качества ответов.
На контексте 500К KV кэш сжимают на почти 90%
Модель представляет собой лёгкий ретривер, который прогнозирует, какие блоки кэша CSA (Compressed-Sparse-Attention) понадобятся для следующих ~64 токенов, учитывая скрытое состояние декодируемого токена.
Гитхаб
HF
#memory #optimization
Экономия памяти LLM на длинных контекстах без потери качества ответов.
На контексте 500К KV кэш сжимают на почти 90%
Модель представляет собой лёгкий ретривер, который прогнозирует, какие блоки кэша CSA (Compressed-Sparse-Attention) понадобятся для следующих ~64 токенов, учитывая скрытое состояние декодируемого токена.
Гитхаб
HF
#memory #optimization
GitHub
GitHub - libertywing/FlashMemory-Deepseek-V4: FlashMemory DS-V4 Retriever: a lightweight retriever that sparsifies DeepSeek-V4…
FlashMemory DS-V4 Retriever: a lightweight retriever that sparsifies DeepSeek-V4 CSA KV-cache. Weights available on Hugging Face. - libertywing/FlashMemory-Deepseek-V4
👍13👀1🫡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Modality Forcing
Метод дообучения генераторов картинок для предсказания глубины. Работает на моделях DiT, обученных на редких (sparse) данных о глубине без сложных схем и массивов данных
#SOTA на 4 из 5 бенчмарков по предсказанию глубины
Зачем компании с названием WorldLabs учить картинкогенераторы качественно предсказывать глубину? Ага
Гитхаб
Демо
HF - на базе Flux.2
#i2d #image2depth #finetuning
Метод дообучения генераторов картинок для предсказания глубины. Работает на моделях DiT, обученных на редких (sparse) данных о глубине без сложных схем и массивов данных
#SOTA на 4 из 5 бенчмарков по предсказанию глубины
Зачем компании с названием WorldLabs учить картинкогенераторы качественно предсказывать глубину? Ага
Гитхаб
Демо
HF - на базе Flux.2
#i2d #image2depth #finetuning
👍4
Flow Upscaler ComfyUI Nodes
кастом пак для латентного апскейла в пространстве Flux.2
Сама модель тут
Спасибо @m_franz
#upscale #comfyui
кастом пак для латентного апскейла в пространстве Flux.2
Сама модель тут
Спасибо @m_franz
#upscale #comfyui
👍9🤷♂6🤔3
Rio 3.5 Open 397B
Большая языковая модель от администрации Рио‑де‑Жанейро на базе Nex-N2-Pro и Qwen3.5‑397B‑A17B. По бенчам превосходит Qwen 3.7 Plus
• 397B параметров, активно около 17 B
• контекст до 1 010 000 токенов
• мультиязычная. Явно упомянуты только португальский английский
• мультимодальная
• лицензия MIT
• размер около 807 ГБ
Квантизации
#agent #multimodal #gguf #nvfp4
Большая языковая модель от администрации Рио‑де‑Жанейро на базе Nex-N2-Pro и Qwen3.5‑397B‑A17B. По бенчам превосходит Qwen 3.7 Plus
• 397B параметров, активно около 17 B
• контекст до 1 010 000 токенов
• мультиязычная. Явно упомянуты только португальский английский
• мультимодальная
• лицензия MIT
• размер около 807 ГБ
Квантизации
#agent #multimodal #gguf #nvfp4
😱12🤯2👍1😁1
ZCode 3.0
Среда для долгих инженерных задач с собственным ИИ‑агентом (раньше была оболочкой для Codex, Claude Code, OpenCode)
• оптимизация под GLM
• поддержка больших цепочек действий
• Zread - работа с документацией проекта
• группировка задач
• multi‑agent workspace
• граф веток Git
• панель расхода токенов
• загрузка изображений
Прочие детали:
• вышел 13 июня
• 5 дней бесплатного доступа новым пользователям (до 5 млн токенов в день, GLM‑5.2 и GLM‑5‑Turbo)
• подписчикам GLM Coding Plan квота 150 % от обычной
• GLM‑5.2 доступен в основном через Coding Plan
• API и веса пока не опубликованы
Спасибо @Endorpheen
#coding #agent
Среда для долгих инженерных задач с собственным ИИ‑агентом (раньше была оболочкой для Codex, Claude Code, OpenCode)
• оптимизация под GLM
• поддержка больших цепочек действий
• Zread - работа с документацией проекта
• группировка задач
• multi‑agent workspace
• граф веток Git
• панель расхода токенов
• загрузка изображений
Прочие детали:
• вышел 13 июня
• 5 дней бесплатного доступа новым пользователям (до 5 млн токенов в день, GLM‑5.2 и GLM‑5‑Turbo)
• подписчикам GLM Coding Plan квота 150 % от обычной
• GLM‑5.2 доступен в основном через Coding Plan
• API и веса пока не опубликованы
Спасибо @Endorpheen
#coding #agent
👍7❤2
SwiftVR
Одношаговый реставратор-апскейлер видео в рилтайме на базе #wan22
Решает две основные проблемы существующих методов:
1. Квадратичная сложность пространственного внимания при высоких разрешениях.
2. Высокие требования к памяти и задержке из-за тяжёлых видеоавтоэнкодеров
* Restoration-aware Autoencoder (ReAE). Лёгкий энкодер-декодер, совместно настроенный с DiT в пиксельном пространстве, устраняет узкое место, связанное с 3D-VAE и декодированием с разбивкой на тайлы
* Потоковое восстановление. Обработка видео происходит по частям без использования будущих кадров
26 FPS 1080p на RTX 5090, 31 FPS QHD на H100, 14 FPS 4K на H100
В чате уже потестили, результатневпечатляющий
Гитхаб
HF
Спасибо @m_franz
#videorestoration #upscalevideo #realtime
Одношаговый реставратор-апскейлер видео в рилтайме на базе #wan22
Решает две основные проблемы существующих методов:
1. Квадратичная сложность пространственного внимания при высоких разрешениях.
2. Высокие требования к памяти и задержке из-за тяжёлых видеоавтоэнкодеров
* Restoration-aware Autoencoder (ReAE). Лёгкий энкодер-декодер, совместно настроенный с DiT в пиксельном пространстве, устраняет узкое место, связанное с 3D-VAE и декодированием с разбивкой на тайлы
* Потоковое восстановление. Обработка видео происходит по частям без использования будущих кадров
26 FPS 1080p на RTX 5090, 31 FPS QHD на H100, 14 FPS 4K на H100
В чате уже потестили, результат
Гитхаб
HF
Спасибо @m_franz
#videorestoration #upscalevideo #realtime
👍7😱2
OmniDirector
Фреймворк от команды Kling для клонирования движений камеры из многопланового видео без кросс‑парных данных. Управляет движениями камеры при генерации видео.
• кодирует камеры как видео с сеткой движений (camera grid)
• обучен на миллионах пар "сетка‑видео"
• интегрирует сигналы управления через иерархического агента
• координирует персонажей, действия и камеры для мультимодальных диффузионных трансформеров
Гитхаб ждем
#cameracontrol #motioncontrol #referencing
Фреймворк от команды Kling для клонирования движений камеры из многопланового видео без кросс‑парных данных. Управляет движениями камеры при генерации видео.
• кодирует камеры как видео с сеткой движений (camera grid)
• обучен на миллионах пар "сетка‑видео"
• интегрирует сигналы управления через иерархического агента
• координирует персонажей, действия и камеры для мультимодальных диффузионных трансформеров
Гитхаб ждем
#cameracontrol #motioncontrol #referencing
👍12
Seedance 2.0 Mini
Новая версия модели - дешевле и быстрее предшественников, без потери качества.
• на ~30 % дешевле Dreamina Seedance 2.0
• в 2 раза быстрее Dreamina Seedance 2.0 Fast
• качество на уровне Dreamina Seedance 2.0 Fast
Специальные предложения (до 22 июля):
• для Pro‑пользователей (новых и действующих, оформивших подписку до 21 июня) - на 33 % меньше кредитов за Mini‑720P (с 15 июня)
• скидка до 60 % на Pro‑план при покупке через CapCut App
• итоговая экономия с акцией - до 55 % относительно Dreamina Seedance 2.0
Доступен CapCut / Dreamina
API ожидается 18-22 июня
#t2v #i2v
Новая версия модели - дешевле и быстрее предшественников, без потери качества.
• на ~30 % дешевле Dreamina Seedance 2.0
• в 2 раза быстрее Dreamina Seedance 2.0 Fast
• качество на уровне Dreamina Seedance 2.0 Fast
Специальные предложения (до 22 июля):
• для Pro‑пользователей (новых и действующих, оформивших подписку до 21 июня) - на 33 % меньше кредитов за Mini‑720P (с 15 июня)
• скидка до 60 % на Pro‑план при покупке через CapCut App
• итоговая экономия с акцией - до 55 % относительно Dreamina Seedance 2.0
Доступен CapCut / Dreamina
API ожидается 18-22 июня
#t2v #i2v
👍7❤1🤔1
Orchestra‑o1
Фреймворк для оркестрации мультиагентных систем: разбивает сложные омнимодальные задачи на параллельные подзадачи.
• работает с разными модальностями: текст, изображения, аудио, видео
• использует main agent для распределения задач между sub‑agents
• запускает независимые подзадачи параллельно
• агрегирует промежуточные результаты в итоговый ответ
• обучен с помощью метода DA‑GRPO (decision‑aligned group relative policy optimization)
• main agent в версии Orchestra‑o1‑8B основан на Qwen3‑8B
Достигает 72,8 % точности на бенчмарке OmniGAIA, что выше лучшего открытого аналога
Гитхаб
HF
GGUF
#orchestrator #agent #gguf
Фреймворк для оркестрации мультиагентных систем: разбивает сложные омнимодальные задачи на параллельные подзадачи.
• работает с разными модальностями: текст, изображения, аудио, видео
• использует main agent для распределения задач между sub‑agents
• запускает независимые подзадачи параллельно
• агрегирует промежуточные результаты в итоговый ответ
• обучен с помощью метода DA‑GRPO (decision‑aligned group relative policy optimization)
• main agent в версии Orchestra‑o1‑8B основан на Qwen3‑8B
Достигает 72,8 % точности на бенчмарке OmniGAIA, что выше лучшего открытого аналога
Гитхаб
HF
GGUF
#orchestrator #agent #gguf
👍6❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
UltraMuse XYZ Studio
Инструмент для автоматического создания XYZ‑гридов в ComfyUI
• до трёх осей вариаций (семплер, CFG, сила LoRA, варианты промпта, seed и т. д.)
• автоматически ставит на очередь все комбинации, рендерит и собирает размеченные сетки
• показывает превью по мере готовности с метками X/Y/Z
• можно скачать ZIP‑архив: все исходные изображения, сетки и JSON‑манифест с сидами и ID промтов
#tools #xyz #comfyui
Инструмент для автоматического создания XYZ‑гридов в ComfyUI
• до трёх осей вариаций (семплер, CFG, сила LoRA, варианты промпта, seed и т. д.)
• автоматически ставит на очередь все комбинации, рендерит и собирает размеченные сетки
• показывает превью по мере готовности с метками X/Y/Z
• можно скачать ZIP‑архив: все исходные изображения, сетки и JSON‑манифест с сидами и ID промтов
#tools #xyz #comfyui
👍6
Приблуды для промптинга под Ideogram 4
Image to Prompt
Создает по картинке редактируемый JSON-промпт для Ideogram 4. Под капотом Florence 2
Демо
————
Ideogram JSON Captioner
Редактор датасетов / кэпшонер в JSON формате под Ideogram 4. Для работы нужен OpenAI-совместимый эндпойнт, можно локальный
форк от @lexxxx999 забирает разметку из сгенеренной картинки
————
ComfyUI Ideogram 4 Autoprompter
Автопромптер, по нажатию Generate запускает vision LLM для сборки полного промпта. Gemini / local (Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated)
Civitai / воркфлоу
————
#comfyui #ideogram4 #captioning #json #prompting
Image to Prompt
Создает по картинке редактируемый JSON-промпт для Ideogram 4. Под капотом Florence 2
Демо
————
Ideogram JSON Captioner
Редактор датасетов / кэпшонер в JSON формате под Ideogram 4. Для работы нужен OpenAI-совместимый эндпойнт, можно локальный
форк от @lexxxx999 забирает разметку из сгенеренной картинки
————
ComfyUI Ideogram 4 Autoprompter
Автопромптер, по нажатию Generate запускает vision LLM для сборки полного промпта. Gemini / local (Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated)
Civitai / воркфлоу
————
#comfyui #ideogram4 #captioning #json #prompting
🔥10👍3
JoyAI-VL-Interaction
Первая в опенсорсе рилтаймовая интерактивная #VLM, 8B параметров
Решает проблему пассивных позапросовых систем: наблюдает за видео в реальном времени, сама решает, когда реагировать, а когда молчать.
• каждую секунду выбирает: молчать, отвечать или делегировать задачу фоновой модели
• учитывает временной контекст
• интегрируется с ASR/TTS, памятью, интерфейсами визуализации и внешними API/агентами
Полный релиз 20 июня
Гитхаб
#agent #interactive #realtime
Первая в опенсорсе рилтаймовая интерактивная #VLM, 8B параметров
Решает проблему пассивных позапросовых систем: наблюдает за видео в реальном времени, сама решает, когда реагировать, а когда молчать.
• каждую секунду выбирает: молчать, отвечать или делегировать задачу фоновой модели
• учитывает временной контекст
• интегрируется с ASR/TTS, памятью, интерфейсами визуализации и внешними API/агентами
Полный релиз 20 июня
Гитхаб
#agent #interactive #realtime
🔥10😈2❤1