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

ZipDepth

Компактная модель для монокулярной оценки глубины. Скорость + точность

Работает на слабых устройствах и мобильных NPU

6.1 млн параметров, MIT-лицензия

Гитхаб

#image2depth #mobile #compact #video2depth

Nanbeige4.2‑3B

Компактная агентная модель на 3B параметров, показывает сильные результаты

- Превосходит более крупные модели. По бенчмаркам в задачах для агентов (в том числе общих и кодовых), а также в рассуждениях она обходит Qwen3.5‑9B и Gemma4‑12B.
- Агентные сценарии. Заточена под работу в роли агента, может планировать шаги, выполнять цепочки действий и взаимодействовать с инструментами.
- Подходит для локального использования
- 269★ за 1 час

HF
Квантизации
Демо

#gguf #agent #compact

POCKET-35B-GGUF

Модель на 35B параметровна базе Darwin-36B-Opus, которая запускается без GPU на смартфоне!

• Поддержка английского и корейского языков
• Интеграция с популярными инструментами (Ollama, LM Studio)

• Размер модели от 8.2 до 21 ГБ в зависимости от квантизации

Демо
Коллекция компактных моделей

Спасибо @m_franz

#gguf #compact #mobile

LFM2.5-VL-3B

Очередная компактная модель от Liquid AI
Мультимодальная зрительно-языковая, работает на самртфоне

Обходит заметно более крупные модели в задачах по экранам, привязке объектов и распознаванию текста.

• Понимание экранов мобильных, веб и настольных интерфейсов
• Grounding - привязка объектов к координатам по запросу на естественном языке
• Полностраничное OCR с разметкой макета - текст, таблицы, формулы, графики
• Вызов функций и инструментов
• Работа с несколькими изображениями сразу

• База LFM2.5-2.6B плюс визуальный энкодер SigLIP2 NaFlex 400M
• Контекст 32 768 токенов, 16 языков включая русский
• Около 3 ГБ памяти
• 20 ток/с на Galaxy S26 Ultra

HF
Демо

#multimodal #vlm #compact #mobile

Audio8 TTS Preview 0.1B ONNX INT8

Компактная многоязычная говорилка с клонированием голоса по одному примеру. Работает на CPU без видеокарты.

• RAM около 0.6 ГБ при загрузке основных сессий
• звук на выходе 44,1 кгц, моно
• скорость около 19 мс на токен медленной части и 8 мс на кадр быстрой

11 языков из коробки: китайский, кантонский, английский, французский, немецкий, итальянский, японский, корейский, польский, испанский, нидерландский

Гитхаб
HF

#tts #voicecloning #compact

VK | MAX

Sopro V2 Turbo

Компактная говорилка на 120M параметров, клонирует голос по короткому образцу и работает полностью на устройстве

• клонирование голоса по 5-20 секундам образца
• первый звук уже через ~300 мс на обычном ноутбучном CPU
• озвучка на английском, европейском португальском, французском и немецком
• запуск локального веб-интерфейса одной командой uvx -from sopro soprotts serve

• генерация в 5 раз быстрее реального времени на CPU

Заточен под слабое железо - не нужен GPU и облако, голос клонируется прямо в браузере или на ноутбуке.

Гитхаб
HF
Демо
Демо HF

#tts #compact #mobile

VK | MAX

pocket-tts-ru

Русская дообученная версия pocket-tts - легкий синтезатор речи с клонированием голоса, работает на процессоре

- Клонирование голоса по записи: 10–20 секунд чистой речи
- Компактная - это 6-слойный ученик, дистиллированный из большой 24-слойной модели: быстрее и легче на инференсе

- Вход: текст + референс-аудио голоса
- Выход: WAV-файл речи
- Лицензия CC-BY-NC-4.0 — бесплатно, но только для некоммерческого использования

- Текст нужно готовить: ударения обозначаются знаком «+» перед ударной гласной, числа раскрываются — иначе речь поедет
- Длинные фразы режутся — синтезировать лучше по предложениям
- Качество повторяет промпт: шумная запись голоса даст шумную речь

#tts #russian #compact voicecloning

VK | MAX

MiniCPM5-2B

Пока все гонятся за гигантами, OpenBMB выпустила компактную dense-модель на 2B, #SOTA в своем классе и обходит модели вдвое больше. Для мобилок, локального запуска и агентов на слабом железе

- 2B dense — влезает на ноутбук, телефон и edge
- SOTA в классе 2B: средний балл 53.9 — выше, чем у Qwen3.5-4B и granite-4.2-3B
- Кодинг, математика, длинный контекст, инструменты и агентские задачи - сильнейшие стороны
- Контекст 131K нативно
- Apache 2.0

Гитхаб
Демо

#mobile #compact #agent

VK | MAX

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

Looped-DiT

Генератор картинок, трансформер от SenseNova.
Заявлен как первый looped-transformer-подход.
Одна группа общих блоков прогоняется несколько раз внутри каждого шага денойзинга — модель становится глубже без роста размера.

• Генерация изображений из текста
• Loop-механизм: общие блоки повторяются, глубина растёт без увеличения параметров
• Глубина регулируется на инференсе — другие числа петель работают без дообучения
• Deep supervision обучает предсказание после каждой петли

• B/32: 512×512, петля из 5 блоков × 4 повтора
• Веса ~1 ГБ
• Модель меньше и легче за счет общего блока
• База — pixel-space MMDiT MiniT2I + FLAN-T5-Large

github.com/OpenSenseNova/Looped-DiT
huggingface.co/sensenova/Looped-DiT-B32
huggingface.co/sensenova/Looped-DiT-B16

#compact #t2i

MAX

Surjo-Image-Preview

Очередной микротрансформер на арихитектуре Looped DiT для генерации картинок 256×256 по тексту. 108 млн параметров, обучен с нуля на rectified flow matching.

Объекты и атрибуты даются лучше всего, позиции слабее, глаголы и точный счет почти не удаются. Текст рисует плохо, лица и руки ломаются вне распределения, подписи только на английском. Это финальные веса превью, полный релиз обещают с большим набором данных и доработанной архитектурой

Смотря что нужно. Модель крошечная и быстрая, поэтому её сильная сторона — там, где важна скорость и цена, а не финальное качество.

Где пригодится
• Черновики и превью: набросать композицию, цвет, настроение перед нормальной генерацией
• Пакетная генерация низкого разрешения: плейсхолдеры, фоны, текстуры, тайлы, мудборды

#compact #t2i

MAX