Qwen3.8-Flash-Next
Ранний предпросмотр архитектуры Qwen4 с открытыми весами
Скорость Flash при размере большой модели. Плюс 51B n-gram эмбеддингов, которые добавляют параметров почти бесплатно по памяти
- Мультимодальная: понимает текст, изображения и видео
- 6B активных на токен из 125B - быстро и экономично
- Контекст 262K нативно, до 1M через YaRN
- Обходит Qwen3.7-Plus и DeepSeek-V4-Flash по большинству бенчмарков при куда меньших затратах
Гитхаб
HF
Квантизации
Демо
API
#multimodal #agent
VK | MAX
Ранний предпросмотр архитектуры Qwen4 с открытыми весами
Скорость Flash при размере большой модели. Плюс 51B n-gram эмбеддингов, которые добавляют параметров почти бесплатно по памяти
- Мультимодальная: понимает текст, изображения и видео
- 6B активных на токен из 125B - быстро и экономично
- Контекст 262K нативно, до 1M через YaRN
- Обходит Qwen3.7-Plus и DeepSeek-V4-Flash по большинству бенчмарков при куда меньших затратах
Гитхаб
HF
Квантизации
Демо
API
#multimodal #agent
VK | MAX
👍15🔥5❤2
GLM-5.3-Flash
оказалось это она пряталась под псевдонимом Ox Alpha
Первая GLM с настоящей мультимодальностью: изображения и видео принимаются нативно, без отдельных моделей-помощников
- Мультимодальность из коробки: текст, изображения, видео
- Контекст до 1M
- Агентские бенчмарки приближаются к Opus 4.8
- 321B параметров, активны 18B
- Цена: $0.075 вход / $0.25 выход, с 9 сентября вырастет до $0.15 / $0.50
- Работает полностью на китайских чипах
HF
GGUF / FP8
API
#flagship #gguf #fp8 #multimodal #agent
VK | MAX
оказалось это она пряталась под псевдонимом Ox Alpha
Первая GLM с настоящей мультимодальностью: изображения и видео принимаются нативно, без отдельных моделей-помощников
- Мультимодальность из коробки: текст, изображения, видео
- Контекст до 1M
- Агентские бенчмарки приближаются к Opus 4.8
- 321B параметров, активны 18B
- Цена: $0.075 вход / $0.25 выход, с 9 сентября вырастет до $0.15 / $0.50
- Работает полностью на китайских чипах
HF
GGUF / FP8
API
#flagship #gguf #fp8 #multimodal #agent
VK | MAX
🔥11👍5
Hy4-preview
Флагманская мультимодалка от Tencent, заточена под кодинг, агентные сценарии и рабочую продуктивность.
• держит контекст до 1 млн токенов
• тянет длинные agentic-цепочки без резкого роста стоимости запроса
• закрывает coding-задачи как frontier-level модель
• 770B параметров всего, 49B активны на токен
Позиционируют как frontier-level open model с доступной стоимостью запуска
Гитхаб
HF
#multimodal #flagship #coding #agent
VK | MAX
Флагманская мультимодалка от Tencent, заточена под кодинг, агентные сценарии и рабочую продуктивность.
• держит контекст до 1 млн токенов
• тянет длинные agentic-цепочки без резкого роста стоимости запроса
• закрывает coding-задачи как frontier-level модель
• 770B параметров всего, 49B активны на токен
Позиционируют как frontier-level open model с доступной стоимостью запуска
Гитхаб
HF
#multimodal #flagship #coding #agent
VK | MAX
👍5❤3🔥1
Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF
Обесцензуренный GGUF-квант вышедшей недавно Qwen3.8-Flash-Next от Orcarouter
#uncensored #gguf #multimodal #agent
VK | MAX
Обесцензуренный GGUF-квант вышедшей недавно Qwen3.8-Flash-Next от Orcarouter
#uncensored #gguf #multimodal #agent
VK | MAX
huggingface.co
orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
👍10
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Puffin-World
Мультимодальная модель мира
Видит, симулирует и строит 3D-мир в одном фреймворке. По одной картинке + траектории камеры генерирует новые кадры с глубиной и собирает их в 3D-реконструкцию. Физика, геометрия и внешний вид моделируются вместе а не по отдельности
- Одно фото → понимание камеры и мира: ролл, питч, поле зрения, направление гравитации
- Камера-контролируемая генерация: задаtшь траекторию — получаешь новые ракурсы
- RGB-D генерация по траектории и прямая сборка в 3D облако точек
- Физика как часть модели: гравитация и широта привязывают сгенерированные виды к реальному миру - кадры не плавают за горизонт
- модель может исследовать сцену и самокалиброваться
- Пока только статичные сцены
Гитхаб
HF
#world #multimodal #simulation
Мультимодальная модель мира
Видит, симулирует и строит 3D-мир в одном фреймворке. По одной картинке + траектории камеры генерирует новые кадры с глубиной и собирает их в 3D-реконструкцию. Физика, геометрия и внешний вид моделируются вместе а не по отдельности
- Одно фото → понимание камеры и мира: ролл, питч, поле зрения, направление гравитации
- Камера-контролируемая генерация: задаtшь траекторию — получаешь новые ракурсы
- RGB-D генерация по траектории и прямая сборка в 3D облако точек
- Физика как часть модели: гравитация и широта привязывают сгенерированные виды к реальному миру - кадры не плавают за горизонт
- модель может исследовать сцену и самокалиброваться
- Пока только статичные сцены
Гитхаб
HF
#world #multimodal #simulation
👍7
huggingface.co/nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4 - NVIDIA NVFP4 квантизация Qwen3.8-Flash-Next: ~2.7x меньше BF16 на Blackwell
huggingface.co/Cyronius/Qwen3.8-Flash-Next-131B-A6B-GGUF - GGUF с обрезанной n-gram таблицей (2/16 голов) — 64.8GB вместо 90GB
huggingface.co/dealignai/Qwen3.8-Flash-Next-UNCENSORED-FP8 - обесцензуренный Qwen3.8-Flash-Next: отказ убран, MTP и vision сохранены. 94% compliance на HarmBench
huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF - файнтюн Qwen3.8-27B для скорости: +12.8% tok/s, MTP принятие 80.7%, меньше разгоняющегося мышления
huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-GGUF - Spark-X2.5 от iFlytek: 4B, гибридное внимание, до 1M контекста, 200+ языков. BF16 GGUF
#gguf #multimodal #agent #nvfp4 #uncensored
VK | MAX
huggingface.co/Cyronius/Qwen3.8-Flash-Next-131B-A6B-GGUF - GGUF с обрезанной n-gram таблицей (2/16 голов) — 64.8GB вместо 90GB
huggingface.co/dealignai/Qwen3.8-Flash-Next-UNCENSORED-FP8 - обесцензуренный Qwen3.8-Flash-Next: отказ убран, MTP и vision сохранены. 94% compliance на HarmBench
huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF - файнтюн Qwen3.8-27B для скорости: +12.8% tok/s, MTP принятие 80.7%, меньше разгоняющегося мышления
huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-GGUF - Spark-X2.5 от iFlytek: 4B, гибридное внимание, до 1M контекста, 200+ языков. BF16 GGUF
#gguf #multimodal #agent #nvfp4 #uncensored
VK | MAX
huggingface.co
nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4 · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
👍8🔥3🤔1
DeepSeek V4.1 Flash
Раньше в приложении надо было вручную переключаться между быстрым, экспертным и режимом с картинками. Теперь это один нативно мультимодальный флагман: обычный диалог, анализ изображений и сложные рассуждения
- Нативно мультимодальная: текст, изображения, рассуждения - один и тот же вход
- V4 Pro отключается 14 сентября (перенесли с более ранней даты)
- После этого V4-запросы автоматически идут на V4.1 Flash по цене Flash пока не выйдет V4.1 Pro
#flagship #multimodal
VK | MAX
Раньше в приложении надо было вручную переключаться между быстрым, экспертным и режимом с картинками. Теперь это один нативно мультимодальный флагман: обычный диалог, анализ изображений и сложные рассуждения
- Нативно мультимодальная: текст, изображения, рассуждения - один и тот же вход
- V4 Pro отключается 14 сентября (перенесли с более ранней даты)
- После этого V4-запросы автоматически идут на V4.1 Flash по цене Flash пока не выйдет V4.1 Pro
#flagship #multimodal
VK | MAX
🔥9👍5
Bonsai 2
27B от PrismML
Тернарное сжатие Qwen3.8 27B: веса кодируются в {-1, 0, +1} с FP16-скейлингом. Полная модель ужимается больше чем в 9 раз - до 5,9 ГБ, работает локально на обычном железе
• мультимодальность - текст и изображения
• вызов инструментов и длинные агентные сценарии
• сильные reasoning, кодинг и vision
• локальный запуск без облака
• 1,76 эффективных бита на вес
• 98,2% качества полной версии (83,9 против 85,4)
• до 143 токенов/сек на RTX 5090, 46,8 на M5 Max
• контекст 262K токенов
• энергоэффективность на 40% выше полнопрецизионной 8B-модели
Предыдущая версия держала 95% качества, теперь 98,2% - практически без потерь. Запускается на NVIDIA через CUDA и на Apple через MLX. Лицензия Apache 2.0
HF
#optimization #multimodal #agent #coding
MAX
27B от PrismML
Тернарное сжатие Qwen3.8 27B: веса кодируются в {-1, 0, +1} с FP16-скейлингом. Полная модель ужимается больше чем в 9 раз - до 5,9 ГБ, работает локально на обычном железе
• мультимодальность - текст и изображения
• вызов инструментов и длинные агентные сценарии
• сильные reasoning, кодинг и vision
• локальный запуск без облака
• 1,76 эффективных бита на вес
• 98,2% качества полной версии (83,9 против 85,4)
• до 143 токенов/сек на RTX 5090, 46,8 на M5 Max
• контекст 262K токенов
• энергоэффективность на 40% выше полнопрецизионной 8B-модели
Предыдущая версия держала 95% качества, теперь 98,2% - практически без потерь. Запускается на NVIDIA через CUDA и на Apple через MLX. Лицензия Apache 2.0
HF
#optimization #multimodal #agent #coding
MAX
👍14❤6🌚3🔥1
MiMo-V2.6 Pro и Flash от Xiaomi
Две нативные мультимодальные модели, прокачанные масштабным reinforcement learning. Расширение RL-вычислений для самоулучшения через обратную связь
• 46 баллов в Artificial Analysis Intelligence Index - самый сильный открытый модель, обходит Kimi K3 и Qwen3.8 Max
• на уровне Claude Opus 5 и GPT-5.6 Sol по большинству агентных бенчмарков
• 3D-рассуждение, computer use, кодинг и креатив
• моушен: генерация видео, музыки, слайдов
• контекст 1M токенов
• обучение 6 дней live RL, около 750 000 траекторий
• DeepSWE v1.1 вырос с 58.4 до 72.6 у Pro
• цены API как у V2.5 - умнее при тех же деньгах
При том же уровне интеллекта цена в 1/20 - 1/60 от некитайских моделей. Есть режим UltraSpeed с ускорением до 20 раз
HF
Попробовать / скачать десктоп
#multimodal #flagship #coding
Две нативные мультимодальные модели, прокачанные масштабным reinforcement learning. Расширение RL-вычислений для самоулучшения через обратную связь
• 46 баллов в Artificial Analysis Intelligence Index - самый сильный открытый модель, обходит Kimi K3 и Qwen3.8 Max
• на уровне Claude Opus 5 и GPT-5.6 Sol по большинству агентных бенчмарков
• 3D-рассуждение, computer use, кодинг и креатив
• моушен: генерация видео, музыки, слайдов
• контекст 1M токенов
• обучение 6 дней live RL, около 750 000 траекторий
• DeepSWE v1.1 вырос с 58.4 до 72.6 у Pro
• цены API как у V2.5 - умнее при тех же деньгах
При том же уровне интеллекта цена в 1/20 - 1/60 от некитайских моделей. Есть режим UltraSpeed с ускорением до 20 раз
HF
Попробовать / скачать десктоп
#multimodal #flagship #coding
👍5❤3
Ovis-Embedding
Универсальные эмбеддинг-модели для всего сразу: текст, изображения, документы, видео, аудио и смешанные входы в одном пространстве представлений
• Omni-Embedding-3B - база на Qwen2.5-Omni, any-to-any поиск одним энкодером
• VL-Embedding 2B и 9B - для текста и изображений, документов
• любые задачи ретрива: поиск, RAG, рекомендации, ретрив инструментов для агентов
• сжатие эмбеддингов до 128 измерений для ограниченных деплоев
• эмбеддинг - хидден-стейт последнего токена, без проекционных голов
• выход 2048 измерений, сжимается до 1024/512/256/128
• Apache 2.0
На бенчмарке MMEB-v3 (190 датасетов) обходит сильнейший байзлайн на 5.19 балла во всех модальностях
Гитхаб
HF
#multimodal #embedding
MAX
Универсальные эмбеддинг-модели для всего сразу: текст, изображения, документы, видео, аудио и смешанные входы в одном пространстве представлений
• Omni-Embedding-3B - база на Qwen2.5-Omni, any-to-any поиск одним энкодером
• VL-Embedding 2B и 9B - для текста и изображений, документов
• любые задачи ретрива: поиск, RAG, рекомендации, ретрив инструментов для агентов
• сжатие эмбеддингов до 128 измерений для ограниченных деплоев
• эмбеддинг - хидден-стейт последнего токена, без проекционных голов
• выход 2048 измерений, сжимается до 1024/512/256/128
• Apache 2.0
На бенчмарке MMEB-v3 (190 датасетов) обходит сильнейший байзлайн на 5.19 балла во всех модальностях
Гитхаб
HF
#multimodal #embedding
MAX
👍9
Realtime-Venus
Мультимодалка, полный аудио дуплекс: модель слушает, пока говорит, видит аудио-видео контекст и параллельно делегирует задачи в фон, не прерывая диалог. Два чекпоинта по 9B на базе MiniCPM-o 4.5
• Omni - аудио-видео: непрерывно смотрит и слушает, сама решает, когда ответить
• Audio - голосовый диалог с речевым выводом
• асинхронная делегация - <delegate>-запросы в потоке, внешние задачи не блокируют разговор
• память длинных видео без дообучения
• различает перебивания, коррекции и редиректы
Вход: видео, аудио, текст. Выход: текст и речь. Языковая база - Qwen3-8B, контекст 40960 токенов
Гитхаб
HF
Heretic
Демо
#multimodal #duplex #realtime #dialog #vlm #alm
Мультимодалка, полный аудио дуплекс: модель слушает, пока говорит, видит аудио-видео контекст и параллельно делегирует задачи в фон, не прерывая диалог. Два чекпоинта по 9B на базе MiniCPM-o 4.5
• Omni - аудио-видео: непрерывно смотрит и слушает, сама решает, когда ответить
• Audio - голосовый диалог с речевым выводом
• асинхронная делегация - <delegate>-запросы в потоке, внешние задачи не блокируют разговор
• память длинных видео без дообучения
• различает перебивания, коррекции и редиректы
Вход: видео, аудио, текст. Выход: текст и речь. Языковая база - Qwen3-8B, контекст 40960 токенов
Гитхаб
HF
Heretic
Демо
#multimodal #duplex #realtime #dialog #vlm #alm
👍7🔥3
AREX-2
Агентная мультимодальная модель на 27B от BAAI. Самоулучшение через несколько раундов на тесте: propose → measure → reflect → revise
• Улучшает решение по ходу работы рефлексией и правками
• Кодинг, ML-инженерия, глубокий ресерч
• Поведение из кодинга переносится на deep research без доп. поисковых треков
• Мультимодальная, совместима с Qwen3.8
• 27B параметров, плотная модель
• Контекст 262K
гитхаб
#agent #multimodal
MAX
Агентная мультимодальная модель на 27B от BAAI. Самоулучшение через несколько раундов на тесте: propose → measure → reflect → revise
• Улучшает решение по ходу работы рефлексией и правками
• Кодинг, ML-инженерия, глубокий ресерч
• Поведение из кодинга переносится на deep research без доп. поисковых треков
• Мультимодальная, совместима с Qwen3.8
• 27B параметров, плотная модель
• Контекст 262K
гитхаб
#agent #multimodal
MAX
👍5😁2❤1
Решающие модели (System 1) #decision #rlcd
huggingface.co/orcarouter/OrcaSAQ-2-27B - OrcaSAQ2 27B: высокоточный reasoning в файле 12.3GB
huggingface.co/orcarouter/OrcaSAQ-2-Cyber-27B-Uncensored-GGUF - OrcaSAQ2 Cyber: без цензуры, 15.7GB
huggingface.co/akhilaaa3/Jev-Omni - Jev-Omni: решения по тексту, картинкам, аудио и видео разом
huggingface.co/fastino/GLiNER2.5-Decide - GLiNER2.5-Decide: оценка любого набора меток за один проход, без генерации токенов
huggingface.co/SupersonicLabs/Julia-1 - Julia 1: 144M параметров, контекст → чёткие решения
huggingface.co/Contrastive-LM/CLM-v0.1-8B - CLM-v0.1-8B: вместо медленных верификаторов — эмбеддинги состояний и действий
Скорость и кванты #optimization #gguf #dflash
huggingface.co/harshatheg/Qwen-2.5-1B-RLCD - RLCD: извлекает структурированные данные в 7 раз быстрее на Apple Silicon
huggingface.co/z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2 - Qwen3.8-27B DFlash2: ускоренная генерация (drafter-модель)
huggingface.co/sirus/Qwen3.8-27B-heretic-ara-MXFP6-MXFP8-DFlash2-GGUF - новый формат кванта MXFP6/MXFP8 + DFlash2: быстрее инференс
huggingface.co/Edge0/Edge0-35B-A3B-preview - Edge0-35B-A3B: модель «телефонного» класса, работает в 3 GiB памяти
Агенты и инструменты #agent #toolcalling
huggingface.co/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B - Xing4.0-29B-A4B: агентные задачи на Ascend NPU, контекст 256K
huggingface.co/TokenRhythm/NeoHorse-1-4B - NeoHorse-1-4B: роутинг-обвязка, прокачивает Qwen3.5-4B
huggingface.co/apodex/Apodex-1.1-mini-GGUF - Apodex-1.1-mini: агентные задачи по файлам и данным
huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-Pro - Nex-N2.5-Pro: агент для кодинга и работы с компьютером
huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-mini - Nex-N2.5-mini: длинные агентские задачи с vision-обратной связью
github.com/ortegaalfredo/ngram-knowledge-injector - инжектор фактов в память Qwen3.8 через n-gram
huggingface.co/TheOneWhoWill/Coding-Monkey-Gemma-GGUF - Coding-Monkey: локальная модель с сильными тул-коллами
huggingface.co/pipecat-ai/phonellm-alpha-1 - phonellm: держит телефонных агентов в рамках диалога
Мультимодальность и контекст #multimodal
huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp - DeepSeek-V4-Flash Vision Exp: экспериментальный мультимодальный вариант
huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-2.5-Pro-Alpha - Agnes-2.5-Pro: рассуждения на миллион токенов
github.com/QLNI/SHADOW-250M-Instruct - SHADOW-250M: архив 100M токенов ужат до 60MB файла
Код и всякое #coding
huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-9B - Ornith-1.5-9B: #reasoning и кодинг на одной GPU
huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF - Ornith-1.5-35B-A3B: GGUF под локальных кодинг-агентов
huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-2B - MiniCPM5-2B: карманная модель, кодит и рассуждает
huggingface.co/IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B - K2-Horizon-MoVA: 36B всего, активно 4B
huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-4B - Spark-X2.5-4B: компактная универсальная 4B (гибридное внимание, 1M контекст) #compact
huggingface.co/thesysdev/OUI-1 - OUI-1: диффузионная генерация UI-экранов за ~секунду #gui
huggingface.co/LessThanThreeAI/Qwen3.8-27B-Humanlike-Chat-GGUF - Humanlike-Chat: живой, реалистичный ролеплей
huggingface.co/TheDrummer/Artemis-31B-v1.1 - Artemis-31B: креативное мышление поверх Gemma 4 Chat
huggingface.co/OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED - Qwen3.8 27B полностью без цензуры #uncensored
huggingface.co/superwhisper/s1-mini - S1-mini: превращает неразборчивую речь в текст #ASR
huggingface.co/orcarouter/OrcaSAQ-2-27B - OrcaSAQ2 27B: высокоточный reasoning в файле 12.3GB
huggingface.co/orcarouter/OrcaSAQ-2-Cyber-27B-Uncensored-GGUF - OrcaSAQ2 Cyber: без цензуры, 15.7GB
huggingface.co/akhilaaa3/Jev-Omni - Jev-Omni: решения по тексту, картинкам, аудио и видео разом
huggingface.co/fastino/GLiNER2.5-Decide - GLiNER2.5-Decide: оценка любого набора меток за один проход, без генерации токенов
huggingface.co/SupersonicLabs/Julia-1 - Julia 1: 144M параметров, контекст → чёткие решения
huggingface.co/Contrastive-LM/CLM-v0.1-8B - CLM-v0.1-8B: вместо медленных верификаторов — эмбеддинги состояний и действий
Скорость и кванты #optimization #gguf #dflash
huggingface.co/harshatheg/Qwen-2.5-1B-RLCD - RLCD: извлекает структурированные данные в 7 раз быстрее на Apple Silicon
huggingface.co/z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2 - Qwen3.8-27B DFlash2: ускоренная генерация (drafter-модель)
huggingface.co/sirus/Qwen3.8-27B-heretic-ara-MXFP6-MXFP8-DFlash2-GGUF - новый формат кванта MXFP6/MXFP8 + DFlash2: быстрее инференс
huggingface.co/Edge0/Edge0-35B-A3B-preview - Edge0-35B-A3B: модель «телефонного» класса, работает в 3 GiB памяти
Агенты и инструменты #agent #toolcalling
huggingface.co/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B - Xing4.0-29B-A4B: агентные задачи на Ascend NPU, контекст 256K
huggingface.co/TokenRhythm/NeoHorse-1-4B - NeoHorse-1-4B: роутинг-обвязка, прокачивает Qwen3.5-4B
huggingface.co/apodex/Apodex-1.1-mini-GGUF - Apodex-1.1-mini: агентные задачи по файлам и данным
huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-Pro - Nex-N2.5-Pro: агент для кодинга и работы с компьютером
huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-mini - Nex-N2.5-mini: длинные агентские задачи с vision-обратной связью
github.com/ortegaalfredo/ngram-knowledge-injector - инжектор фактов в память Qwen3.8 через n-gram
huggingface.co/TheOneWhoWill/Coding-Monkey-Gemma-GGUF - Coding-Monkey: локальная модель с сильными тул-коллами
huggingface.co/pipecat-ai/phonellm-alpha-1 - phonellm: держит телефонных агентов в рамках диалога
Мультимодальность и контекст #multimodal
huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp - DeepSeek-V4-Flash Vision Exp: экспериментальный мультимодальный вариант
huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-2.5-Pro-Alpha - Agnes-2.5-Pro: рассуждения на миллион токенов
github.com/QLNI/SHADOW-250M-Instruct - SHADOW-250M: архив 100M токенов ужат до 60MB файла
Код и всякое #coding
huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-9B - Ornith-1.5-9B: #reasoning и кодинг на одной GPU
huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF - Ornith-1.5-35B-A3B: GGUF под локальных кодинг-агентов
huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-2B - MiniCPM5-2B: карманная модель, кодит и рассуждает
huggingface.co/IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B - K2-Horizon-MoVA: 36B всего, активно 4B
huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-4B - Spark-X2.5-4B: компактная универсальная 4B (гибридное внимание, 1M контекст) #compact
huggingface.co/thesysdev/OUI-1 - OUI-1: диффузионная генерация UI-экранов за ~секунду #gui
huggingface.co/LessThanThreeAI/Qwen3.8-27B-Humanlike-Chat-GGUF - Humanlike-Chat: живой, реалистичный ролеплей
huggingface.co/TheDrummer/Artemis-31B-v1.1 - Artemis-31B: креативное мышление поверх Gemma 4 Chat
huggingface.co/OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED - Qwen3.8 27B полностью без цензуры #uncensored
huggingface.co/superwhisper/s1-mini - S1-mini: превращает неразборчивую речь в текст #ASR
huggingface.co
orcarouter/OrcaSAQ-2-27B · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
👍14❤10
EmbeddingGemma 2
Открытая мультимодальная модель для эмбеддингов от Google
Обходит специализированные модели вдвое больше себя
• Единое эмбеддинг-пространство для текста, кода, изображений, видео и аудио
• Поиск видеоклипа по голосовой заметке, поиск по аудиозаписям
• Работает через transformers, sentence-transformers, llama.cpp, Ollama, vLLM, MLX
• 740М, модульная архитектура
• Text-only — от ~270M, опциональные энкодеры: vision 170M, audio 300M
• Контекст 8K токенов: до 5.5 минут аудио, 29 картинок, 58 видео-кадров
• Сжатие векторов 768 → 128 (MRL) — до 6× экономии хранилища
• На Pixel 11 Pro: ~191 МБ RAM текстовые веса, ~567 МБ полная модель
huggingface.co/google/embeddinggemma-2
huggingface.co/unsloth/embeddinggemma-2-GGUF
#embedding #multimodal #gguf
MAX
Открытая мультимодальная модель для эмбеддингов от Google
Обходит специализированные модели вдвое больше себя
• Единое эмбеддинг-пространство для текста, кода, изображений, видео и аудио
• Поиск видеоклипа по голосовой заметке, поиск по аудиозаписям
• Работает через transformers, sentence-transformers, llama.cpp, Ollama, vLLM, MLX
• 740М, модульная архитектура
• Text-only — от ~270M, опциональные энкодеры: vision 170M, audio 300M
• Контекст 8K токенов: до 5.5 минут аудио, 29 картинок, 58 видео-кадров
• Сжатие векторов 768 → 128 (MRL) — до 6× экономии хранилища
• На Pixel 11 Pro: ~191 МБ RAM текстовые веса, ~567 МБ полная модель
huggingface.co/google/embeddinggemma-2
huggingface.co/unsloth/embeddinggemma-2-GGUF
#embedding #multimodal #gguf
MAX
🔥7👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Mistral Large 4 (Le Chonk)
Ах да, у Mistral же новый флгман. Крупный MoE: ~1 трлн параметров, 52B активных. Неофициально зовут Le Chonk — отсылка к мему про фейковую гигантскую модель Le Chaton Fat
• Мультимодальность: текст, картинки, документы, схемы
• Кодинг и агенты — Coding Agent Index 49.8%, выше DeepSeek V4 Pro и Qwen3.8 Max
• Кибербезопасность — топ-5 в мире по Cyber Index, 82% на тесте «воспроизведи и заплатчи уязвимость»
• Финансы и право — обходит GPT-6 Astra по тестам vals.ai
• Visual grounding — Dense 200: 42% против 41% у GPT-6-Astra
• Контекст до 1 млн токенов
• ~1 трлн параметров, 52B активных
• Public preview через API в Mistral Studio
• Веса — в конце октября
Новая открытая #SOTA среди open-weight моделей США и Европы. Интересно заметит ли ктонибудь эту "соту"
#multimodal #flagship
MAX
Ах да, у Mistral же новый флгман. Крупный MoE: ~1 трлн параметров, 52B активных. Неофициально зовут Le Chonk — отсылка к мему про фейковую гигантскую модель Le Chaton Fat
• Мультимодальность: текст, картинки, документы, схемы
• Кодинг и агенты — Coding Agent Index 49.8%, выше DeepSeek V4 Pro и Qwen3.8 Max
• Кибербезопасность — топ-5 в мире по Cyber Index, 82% на тесте «воспроизведи и заплатчи уязвимость»
• Финансы и право — обходит GPT-6 Astra по тестам vals.ai
• Visual grounding — Dense 200: 42% против 41% у GPT-6-Astra
• Контекст до 1 млн токенов
• ~1 трлн параметров, 52B активных
• Public preview через API в Mistral Studio
• Веса — в конце октября
Новая открытая #SOTA среди open-weight моделей США и Европы. Интересно заметит ли ктонибудь эту "соту"
#multimodal #flagship
MAX
❤4👍4😁3
Youtu-Parsing-Omni
Компактная омнимодальная парсинг-модель от Tencent: один 5B трансформер превращает в структурированный JSON почти что угодно — документ, картинку, график, чертеж, аудио и видео.
• Парсинг документов: лейаут, текст, таблицы, формулы, порядок чтения
• Картинки, графики, блок-схемы, геометрические фигуры
• Аудио: ASR, спикеры, сцены, акустические события
• Видео: кадры, OCR+ASR, отчёт о клипе
• Один унифицированный JSON-конверт для семи семейств задач
• Распознавание химструктур (ChemOCR) и нот (PDMX)
• 5B параметров, один энкодер на все модальности
• #SOTA на OmniDocBench v1.6 (96.96)
• Лучшая опенсорс на OmniParsingBench (75.08), после Gemini-3-Pro
• vLLM-плагин для быстрого сервинга
github.com/TencentCloudADP/youtu-parsing
learn2play.fun
#omnimodal #multimodal #any2json #vlm #alm
MAX
Компактная омнимодальная парсинг-модель от Tencent: один 5B трансформер превращает в структурированный JSON почти что угодно — документ, картинку, график, чертеж, аудио и видео.
• Парсинг документов: лейаут, текст, таблицы, формулы, порядок чтения
• Картинки, графики, блок-схемы, геометрические фигуры
• Аудио: ASR, спикеры, сцены, акустические события
• Видео: кадры, OCR+ASR, отчёт о клипе
• Один унифицированный JSON-конверт для семи семейств задач
• Распознавание химструктур (ChemOCR) и нот (PDMX)
• 5B параметров, один энкодер на все модальности
• #SOTA на OmniDocBench v1.6 (96.96)
• Лучшая опенсорс на OmniParsingBench (75.08), после Gemini-3-Pro
• vLLM-плагин для быстрого сервинга
github.com/TencentCloudADP/youtu-parsing
learn2play.fun
#omnimodal #multimodal #any2json #vlm #alm
MAX
❤6👍5
Xiaomi открыли на Hugging Face семейство MiMo-V2.6 — omni-modal модели, которые масштабируют RL-вычисления в сторону самоулучшения
• MiMo-V2.6-Pro-RL — 1T, текст
• MiMo-V2.6-Flash-RL — 311B, текст
• MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B — 9B, мультимодальная (картинки+текст)
• MiMo-V2.6-Pro-MOPD и Flash-MOPD — варианты 1T/311B
Фокус на RL-самоулучшение: модели дообучаются через открытые RL-среды. Есть дистилляция до компактных 9B мультимодальной версии. Весь стек обучения открыт
HF
Попробовать
API
#flagship #omnimodal #multimodal
MAX
• MiMo-V2.6-Pro-RL — 1T, текст
• MiMo-V2.6-Flash-RL — 311B, текст
• MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B — 9B, мультимодальная (картинки+текст)
• MiMo-V2.6-Pro-MOPD и Flash-MOPD — варианты 1T/311B
Фокус на RL-самоулучшение: модели дообучаются через открытые RL-среды. Есть дистилляция до компактных 9B мультимодальной версии. Весь стек обучения открыт
HF
Попробовать
API
#flagship #omnimodal #multimodal
MAX
🔥12❤1👎1
MiniCPM-V 4.7
Новая открытая серия мультимодальных моделей OpenBMB для устройств
Две модели: MiniCPM-V 4.7 35B-A3B и MiniCPM-V 4.7 1B.
• Мультимодальное понимание, STEM-рассуждения, #OCR и длинные видео
• Локальный запуск на #iOS и #Android
• Гибридное сжатие визуальных токенов 4× и 16×
• Self-Replay Fine-Tuning — дешевая донастройка под новые задачи без потери общих качеств
• 35B-A3B: 17+ токенов/с на iPad Pro M4 (16 ГБ), 13+ на iPhone 17 Pro Max, всего 3 ГБ памяти
• LES (Lookahead Expert Scheduling) предзагружает веса экспертов — 5× ускорение на iPad Pro M4 при идентичном выводе
• Даже при 16× сжатии 90.4 на OCRBench — на 5.2 пункта выше Qwen3.6 35B-A3B
• Конкурентные результаты на 34 бенчмарках
github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
huggingface.co/collections/openbmb/minicpm-v-47
#multimodal #mobile
MAX
Новая открытая серия мультимодальных моделей OpenBMB для устройств
Две модели: MiniCPM-V 4.7 35B-A3B и MiniCPM-V 4.7 1B.
• Мультимодальное понимание, STEM-рассуждения, #OCR и длинные видео
• Локальный запуск на #iOS и #Android
• Гибридное сжатие визуальных токенов 4× и 16×
• Self-Replay Fine-Tuning — дешевая донастройка под новые задачи без потери общих качеств
• 35B-A3B: 17+ токенов/с на iPad Pro M4 (16 ГБ), 13+ на iPhone 17 Pro Max, всего 3 ГБ памяти
• LES (Lookahead Expert Scheduling) предзагружает веса экспертов — 5× ускорение на iPad Pro M4 при идентичном выводе
• Даже при 16× сжатии 90.4 на OCRBench — на 5.2 пункта выше Qwen3.6 35B-A3B
• Конкурентные результаты на 34 бенчмарках
github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
huggingface.co/collections/openbmb/minicpm-v-47
#multimodal #mobile
MAX
👍7😱2
DeepSeek-V4.1-Flash-1017
Не успел запостить мем про непродуктивную осень китайцев как они выпустили новый дипсик. Так что сначала надо смотреть мем. Потом новость, потом можно еще раз мем
Небольшое обновление V4.1-Flash, но с заметным приростом в рассуждениях, коде, агентных задачах и визуальных бенчмарках. Плюс модель тратит меньше времени на задачу и выдает более короткие ответы.
Результаты против Opus 5
• DeepSWE v1.1 — 77.0 против 74.0
• Automation-Bench — 60.5 против 50.3
• Agents' Last Exam — 35.4 против 28.6
• Apex Bench — 72.1 против 65.8
• Chartography с тулами — 83.0 против 84.0
Где пока позади
• Terminal-Bench 4.0 — 42.3 против 51.8
• ProgramBench — 29.1 против 37.0
• NL2Repo-Bench — 68.2 против 75.3
• HLE без тулов — 42.6 против 56.3
• Контекст 1 млн токенов
• Прежние цены API
#multimodal
MAX
Не успел запостить мем про непродуктивную осень китайцев как они выпустили новый дипсик. Так что сначала надо смотреть мем. Потом новость, потом можно еще раз мем
Небольшое обновление V4.1-Flash, но с заметным приростом в рассуждениях, коде, агентных задачах и визуальных бенчмарках. Плюс модель тратит меньше времени на задачу и выдает более короткие ответы.
Результаты против Opus 5
• DeepSWE v1.1 — 77.0 против 74.0
• Automation-Bench — 60.5 против 50.3
• Agents' Last Exam — 35.4 против 28.6
• Apex Bench — 72.1 против 65.8
• Chartography с тулами — 83.0 против 84.0
Где пока позади
• Terminal-Bench 4.0 — 42.3 против 51.8
• ProgramBench — 29.1 против 37.0
• NL2Repo-Bench — 68.2 против 75.3
• HLE без тулов — 42.6 против 56.3
• Контекст 1 млн токенов
• Прежние цены API
#multimodal
MAX
👍7😁3
Nemotron 3.5 Super VL
Открытая модель на 120B параметров для постоянно работающих агентов: самое быстрое выполнение задач и высокая точность в своем классе. Вместе с ней вышли две edge-модели.
• Мультимодальные агентные задачи: следование инструкциям, работа с инструментами, многошаговые бизнес-процессы
• #OCR, таблицы, графики и структурированные данные в визуальных документах
• Читает веб-страницы, PDF и картинки, отдает выводы по ним
edge
• Bolt 74B-A9B 24GB: нативная 2-битная квантизация, влезает в 24 ГБ
• Bolt E4B 4GB: для голосовых ассистентов и встроенных интерфейсов на RTX и Jetson
HF
OpenRouter
#agent #multimodal
MAX
Открытая модель на 120B параметров для постоянно работающих агентов: самое быстрое выполнение задач и высокая точность в своем классе. Вместе с ней вышли две edge-модели.
• Мультимодальные агентные задачи: следование инструкциям, работа с инструментами, многошаговые бизнес-процессы
• #OCR, таблицы, графики и структурированные данные в визуальных документах
• Читает веб-страницы, PDF и картинки, отдает выводы по ним
edge
• Bolt 74B-A9B 24GB: нативная 2-битная квантизация, влезает в 24 ГБ
• Bolt E4B 4GB: для голосовых ассистентов и встроенных интерфейсов на RTX и Jetson
HF
OpenRouter
#agent #multimodal
MAX
🔥9