Agent Banana
Мода на банановые названия пошла
Агентная система редактирования изображения, среди разработчиков Adobe
Высококачественное редактирование изображений в собственном разрешении посредством взаимодействия на естественном языке, основанного на рассуждениях, где каждое редактирование учитывает контекст, логически зависит и является локально точным.
Гитхаб ждем
#imageediting #reasoning
Мода на банановые названия пошла
Агентная система редактирования изображения, среди разработчиков Adobe
Высококачественное редактирование изображений в собственном разрешении посредством взаимодействия на естественном языке, основанного на рассуждениях, где каждое редактирование учитывает контекст, логически зависит и является локально точным.
Гитхаб ждем
#imageediting #reasoning
👍5
The Molecular Structure of Thought: Mapping the Topology of Long Chain-of-Thought Reasoning
ByteDance разобрались почему LLM плохо справляются с длинными рассуждениями. Оказалось, что Long CoT — это как молекула с тремя типами связей: глубокие логические выводы, самопроверка и исследование альтернатив. Нарушение любой из этих связей — и рассуждение рассыпается.
Главное практическое следствие: теперь можно обучать модели длинным рассуждениям без дорогих teacher-моделей — достаточно обычного instruction LLM. Раньше это не работало, и никто не понимал почему.
Прирост — на 6 математических бенчмарках.
arXiv
#reasoning #research #news
ByteDance разобрались почему LLM плохо справляются с длинными рассуждениями. Оказалось, что Long CoT — это как молекула с тремя типами связей: глубокие логические выводы, самопроверка и исследование альтернатив. Нарушение любой из этих связей — и рассуждение рассыпается.
Главное практическое следствие: теперь можно обучать модели длинным рассуждениям без дорогих teacher-моделей — достаточно обычного instruction LLM. Раньше это не работало, и никто не понимал почему.
Прирост — на 6 математических бенчмарках.
arXiv
#reasoning #research #news
🔥14
SAGE-RL
трюк, чтобы модель сама понимала, когда ей уже хватит «думать» и пора выдавать ответ, вместо тупого фиксированного числа шагов.
— Авторы показывают, что большие reasoning‑модели и так часто «чувствуют» момент остановки, а SAGE‑RL поверх этого учит политику, которая решает, когда продолжать рассуждения, а когда останавливать цепочку.
— Идея в том, чтобы не гонять CoT до упора: на простых задачах модель может закончить раньше, на сложных — подумать дольше, при этом экономятся токены и время.
Код ждем
#reasoning #llm #cot #research
трюк, чтобы модель сама понимала, когда ей уже хватит «думать» и пора выдавать ответ, вместо тупого фиксированного числа шагов.
— Авторы показывают, что большие reasoning‑модели и так часто «чувствуют» момент остановки, а SAGE‑RL поверх этого учит политику, которая решает, когда продолжать рассуждения, а когда останавливать цепочку.
— Идея в том, чтобы не гонять CoT до упора: на простых задачах модель может закончить раньше, на сложных — подумать дольше, при этом экономятся токены и время.
Код ждем
#reasoning #llm #cot #research
👍11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
A Very Big Video Reasoning Suite / VBVR-Wan2.2
Набор задач, лидерборд и дообученная модель для проверки «разумности» видео‑генерации: не просто красиво двигать пиксели, а выполнять чёткие, проверяемые инструкции в видео.
Датасет: синтетические задачи на счёт, перемещение объектов, изменения сцены, логику и причинность, где можно однозначно проверить, правильно ли выполнено действие.
VBVR-Wan2.2 — #Wan22, дообученный на этом датасете: лучше держит контролируемые манипуляции в стабильных сценах (повернуть, переместить, добавить/убрать объект по инструкции), местами догоняя и обгоняя проприетарные модели на таких задачах.
При этом базовое качество генерации Wan 2.2 почти не просаживается: визуал остаётся на уровне, добавляется управляемость и следование правилам.
HF
Лидерборд
#leaderboard #reasoning
Набор задач, лидерборд и дообученная модель для проверки «разумности» видео‑генерации: не просто красиво двигать пиксели, а выполнять чёткие, проверяемые инструкции в видео.
Датасет: синтетические задачи на счёт, перемещение объектов, изменения сцены, логику и причинность, где можно однозначно проверить, правильно ли выполнено действие.
VBVR-Wan2.2 — #Wan22, дообученный на этом датасете: лучше держит контролируемые манипуляции в стабильных сценах (повернуть, переместить, добавить/убрать объект по инструкции), местами догоняя и обгоняя проприетарные модели на таких задачах.
При этом базовое качество генерации Wan 2.2 почти не просаживается: визуал остаётся на уровне, добавляется управляемость и следование правилам.
HF
Лидерборд
#leaderboard #reasoning
👍7❤1🔥1
Kijai выложил рассуждающую лору VBVR-Wan2.2
Коротко, VBVR делает модель умнее
Вносит тонкие изменения в движение и лучше следует промпту
Есть мнение, что помогает решать проблему «туннелирования» (tunneling problem), которая приводит к десинхронизации движения, например, когда человек поворачивается, а его голова остаётся на месте
HF
#reasoning #text2video #image2video #optimization #wan22 #lora
Коротко, VBVR делает модель умнее
Вносит тонкие изменения в движение и лучше следует промпту
Есть мнение, что помогает решать проблему «туннелирования» (tunneling problem), которая приводит к десинхронизации движения, например, когда человек поворачивается, а его голова остаётся на месте
HF
#reasoning #text2video #image2video #optimization #wan22 #lora
Telegram
Нейронавт | Нейросети в творчестве
A Very Big Video Reasoning Suite / VBVR-Wan2.2
Набор задач, лидерборд и дообученная модель для проверки «разумности» видео‑генерации: не просто красиво двигать пиксели, а выполнять чёткие, проверяемые инструкции в видео.
Датасет: синтетические задачи на…
Набор задач, лидерборд и дообученная модель для проверки «разумности» видео‑генерации: не просто красиво двигать пиксели, а выполнять чёткие, проверяемые инструкции в видео.
Датасет: синтетические задачи на…
👍18🤔5❤1😱1
LumosX: Relate Any Identities with Their Attributes for Personalized Video Generation
Персонализатор видео на базе Wan2.1-T2V от авторов релайтера UniLumos
Применяет мультимодальные языковые модели, чтобы понять связи между персонажами и их характеристиками
Гитхаб
HF
#personalization #reasoning #wan21
Персонализатор видео на базе Wan2.1-T2V от авторов релайтера UniLumos
Применяет мультимодальные языковые модели, чтобы понять связи между персонажами и их характеристиками
Гитхаб
HF
#personalization #reasoning #wan21
👍4🌚2
EVA: Efficient Reinforcement Learning for End-to-End Video Agent
Пониматор видео, который умеет «думать» перед тем, как «смотреть». В отличие от других систем, которые просто распознают контент, EVA сама решает, что и когда смотреть, как это делать
Гитхаб
HF
#VLA #reasoning
Пониматор видео, который умеет «думать» перед тем, как «смотреть». В отличие от других систем, которые просто распознают контент, EVA сама решает, что и когда смотреть, как это делать
Гитхаб
HF
#VLA #reasoning
👍3❤1👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OmniWeaving
Рассуждающая модель для генерации видео, на базе HunyuanVideo-1.5 с фокусом на понимание намерений пользователя
Связывает разнородные данные (текст, изображения, видео) в единое целое
Архитектура MLLM + MMDiT + VAE
#sota среди открытых моделей
Примеры по всем доменам сюда не прикрепить, сходите на сайт проекта
Гитхаб
HF
#reasoning #multimodal #videoediting #hunyuanvideo15
Рассуждающая модель для генерации видео, на базе HunyuanVideo-1.5 с фокусом на понимание намерений пользователя
Связывает разнородные данные (текст, изображения, видео) в единое целое
Архитектура MLLM + MMDiT + VAE
#sota среди открытых моделей
Примеры по всем доменам сюда не прикрепить, сходите на сайт проекта
Гитхаб
HF
#reasoning #multimodal #videoediting #hunyuanvideo15
👍5😱2😁1
Gemopus-4-26B-A4B-it
Gemma 4 дообученная на стиле рассуждений Claude Opus
— избавлена от «машинного» тона и избыточных формулировок, разговоры с моделью стали более естественными
— лучше организует длинные ответы, использует Markdown для структурирования — списки, выделение жирным, чтобы ключевые моменты были хорошо видны
— объясняет сложные вещи проще, не превращая ответы в энциклопедические статьи
#assistant #reasoning #gguf
Сила Claude Opus, но маленькая и локальная
Gemma 4 дообученная на стиле рассуждений Claude Opus
— избавлена от «машинного» тона и избыточных формулировок, разговоры с моделью стали более естественными
— лучше организует длинные ответы, использует Markdown для структурирования — списки, выделение жирным, чтобы ключевые моменты были хорошо видны
— объясняет сложные вещи проще, не превращая ответы в энциклопедические статьи
#assistant #reasoning #gguf
huggingface.co
Jackrong/Gemopus-4-26B-A4B-it-GGUF · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
👍15
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Audio Flamingo Next
Новая версия модели от NVIDIA для работы с речью, звуками и музыкой - понимания и описания
— Поддержка файлов до 30 минут и 128 тыс. токенов.
— Анализ длинных записей с несколькими говорящими и шумами.
— Точные ответы с привязкой к временным меткам.
— Специализированные версии для ответов, описаний и рассуждений.
AF-Next-Captioner - описывающая модель
AF-Next-Instruct - универсальная инструктивная версия
AF-Next-Think - рассуждающая версия
Гитхаб
HF
Демо:
https://huggingface.co/spaces/nvidia/audio-flamingo-next
https://huggingface.co/spaces/nvidia/audio-flamingo-next-think
https://huggingface.co/spaces/nvidia/audio-flamingo-next-captioner
#cot #reasoning #alm #captioning #audio2text
Новая версия модели от NVIDIA для работы с речью, звуками и музыкой - понимания и описания
— Поддержка файлов до 30 минут и 128 тыс. токенов.
— Анализ длинных записей с несколькими говорящими и шумами.
— Точные ответы с привязкой к временным меткам.
— Специализированные версии для ответов, описаний и рассуждений.
AF-Next-Captioner - описывающая модель
AF-Next-Instruct - универсальная инструктивная версия
AF-Next-Think - рассуждающая версия
Гитхаб
HF
Демо:
https://huggingface.co/spaces/nvidia/audio-flamingo-next
https://huggingface.co/spaces/nvidia/audio-flamingo-next-think
https://huggingface.co/spaces/nvidia/audio-flamingo-next-captioner
#cot #reasoning #alm #captioning #audio2text
👍3🔥2❤1
VibeThinker‑3B
Компактная языковая модель от WeiboAI на базе Qwen2.5‑Coder‑3B для верифицируемых рассуждений: математика, программирование, STEM‑задачи
"Бьет Opus 4.5" на рассуждениях
• решает олимпиадные математические задачи
• справляется с LeetCode‑стилевыми заданиями (96,1 % решений с первой попытки)
• на бенчмарках AIME26 - 94,3 балла, IFEval - 93,4
• контекст до 64K
• специализация точные задачи, не подходит для креатива и энциклопедических знаний
• основной язык английский
• текстовая, без мультимодальности и инструментов
Гитхаб
HF
GGUF
Heretic
Heretic-GGUF
Демо
#reasoning #llm
Компактная языковая модель от WeiboAI на базе Qwen2.5‑Coder‑3B для верифицируемых рассуждений: математика, программирование, STEM‑задачи
"Бьет Opus 4.5" на рассуждениях
• решает олимпиадные математические задачи
• справляется с LeetCode‑стилевыми заданиями (96,1 % решений с первой попытки)
• на бенчмарках AIME26 - 94,3 балла, IFEval - 93,4
• контекст до 64K
• специализация точные задачи, не подходит для креатива и энциклопедических знаний
• основной язык английский
• текстовая, без мультимодальности и инструментов
Гитхаб
HF
GGUF
Heretic
Heretic-GGUF
Демо
#reasoning #llm
👍8❤2🤔1
Qwythos-9B-Claude-Mythos-5
Модель для сложных рассуждений и работы с огромными текстами
• контекстное окно до 1 млн токенов
• построена на разцензуренной Qwen3.5-9B
• обучена на #CoT из логов Fable-5 и Mythos-5
Синтетические Chain of Thought усилили логику рассуждений
#reasoning
Модель для сложных рассуждений и работы с огромными текстами
• контекстное окно до 1 млн токенов
• построена на разцензуренной Qwen3.5-9B
• обучена на #CoT из логов Fable-5 и Mythos-5
Синтетические Chain of Thought усилили логику рассуждений
#reasoning
😁4👍1
Qwen3.6-34B-80L-Fable-5-Heretic
Продолжаем парад дистилляций Fable-5
основана на Qwen3.6-27B, снята цензура. Фокус на агентные сценарии и сложные логические цепочки
• 34B параметров, 80 слоев рассуждения
• дистилляция из Fable-5 Agentic Traces
• дообучение на 4665 CoT-траекториях через QLoRA
• формат 4-bit NF4, rank=64
GGUF
#reasoning #gguf
Продолжаем парад дистилляций Fable-5
основана на Qwen3.6-27B, снята цензура. Фокус на агентные сценарии и сложные логические цепочки
• 34B параметров, 80 слоев рассуждения
• дистилляция из Fable-5 Agentic Traces
• дообучение на 4665 CoT-траекториях через QLoRA
• формат 4-bit NF4, rank=64
GGUF
#reasoning #gguf
huggingface.co
hiebo/Qwen3.6-34B-80L-Fable-5-Heretic · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
👍6🥴3❤1
North-Mini-Code-1.0-w4a16
Квантованная версия (4-бит вес, 16-бит активации) первой модели Cohere для разработчиков: управление подзадачами, анализ архитектуры, code review.
* Архитектура: Sparse MoE на базе Transformer. 30B параметров всего, 3И активно. Высокая скорость, низкие требования к GPU.
* Контекстное окно: 256K токенов для анализа репозиториев целиком.
* Максимальный вывод: до 64K токенов.
* Поддержка: нативные инструменты, чередующееся рассуждение (interleaved reasoning) через JSON-схему.
* Обучение: платформы SWE-Agent, mini-SWE-agent, OpenCode, Terminus 2 для устойчивости в реальных средах.
Сценарии использования:
* генерация кода и тестов
* рефакторинг legacy-кода
* автоматизированный code review в CI/CD
* локальный AI-ассистент для приватности
* создание агентных пайплайнов для аудита безопасности и unit-тестов
#MoE #reasoning #coding
Квантованная версия (4-бит вес, 16-бит активации) первой модели Cohere для разработчиков: управление подзадачами, анализ архитектуры, code review.
* Архитектура: Sparse MoE на базе Transformer. 30B параметров всего, 3И активно. Высокая скорость, низкие требования к GPU.
* Контекстное окно: 256K токенов для анализа репозиториев целиком.
* Максимальный вывод: до 64K токенов.
* Поддержка: нативные инструменты, чередующееся рассуждение (interleaved reasoning) через JSON-схему.
* Обучение: платформы SWE-Agent, mini-SWE-agent, OpenCode, Terminus 2 для устойчивости в реальных средах.
Сценарии использования:
* генерация кода и тестов
* рефакторинг legacy-кода
* автоматизированный code review в CI/CD
* локальный AI-ассистент для приватности
* создание агентных пайплайнов для аудита безопасности и unit-тестов
#MoE #reasoning #coding
👍5
Claude Sonnet 5
Вторая главная новость дня
Модель по качеству близка к флагманской Opus 4.8, но заметно дешевле. Она стала стандартной для пользователей тарифов Free и Pro, также доступна подписчикам Max, Team и Enterprise, а также через Claude API), Claude Code и Amazon Bedrock
Лучше справляется с многошаговыми задачами, планирует работу, взаимодействует с браузером и терминалом. Контекстное окно до 1М токенов, ответ до 128К
До 31 августа цена API - $2 за 1М входных токенов и $10 за 1М выходных, затем $3 и $15. Из‑за нового токенизатора текст занимает на 10–35 % больше токенов, но лимиты в сервисах повысили, чтобы компенсировать расход.
Фильтры безопасности уровня Opus, реже галлюцинирует и устойчивее к вредоносным запросам
Чат
#reasoning
Вторая главная новость дня
Модель по качеству близка к флагманской Opus 4.8, но заметно дешевле. Она стала стандартной для пользователей тарифов Free и Pro, также доступна подписчикам Max, Team и Enterprise, а также через Claude API), Claude Code и Amazon Bedrock
Лучше справляется с многошаговыми задачами, планирует работу, взаимодействует с браузером и терминалом. Контекстное окно до 1М токенов, ответ до 128К
До 31 августа цена API - $2 за 1М входных токенов и $10 за 1М выходных, затем $3 и $15. Из‑за нового токенизатора текст занимает на 10–35 % больше токенов, но лимиты в сервисах повысили, чтобы компенсировать расход.
Фильтры безопасности уровня Opus, реже галлюцинирует и устойчивее к вредоносным запросам
Чат
#reasoning
👍2🔥2❤1
SpatialClaw
Фреймворк от NVIDIA для пространственного рассуждения (spatial reasoning), позволяет VLM решать сложные задачи с визуальными данными, не требуя дополнительного обучения
Вместо того чтобы дообучать модель под пространственные задачи, SpatialClaw даёт ей инструмент в виде Python‑кода, исполняемого в постоянном (persistent) вычислительном ядре. Модель выступает как агент:
* Пишет код для анализа сцены
* Запускает код и видит промежуточные результаты
* Анализирует результаты и при необходимости переписывает или дополняет код
* Компонует модули восприятия
Такой подход резко повышает точность в задачах, где нужно не просто описать картинку, а понять геометрию, отношения между объектами и выполнить вычисления
Гитхаб
#vlm #reasoning #optimization
Фреймворк от NVIDIA для пространственного рассуждения (spatial reasoning), позволяет VLM решать сложные задачи с визуальными данными, не требуя дополнительного обучения
Вместо того чтобы дообучать модель под пространственные задачи, SpatialClaw даёт ей инструмент в виде Python‑кода, исполняемого в постоянном (persistent) вычислительном ядре. Модель выступает как агент:
* Пишет код для анализа сцены
* Запускает код и видит промежуточные результаты
* Анализирует результаты и при необходимости переписывает или дополняет код
* Компонует модули восприятия
Такой подход резко повышает точность в задачах, где нужно не просто описать картинку, а понять геометрию, отношения между объектами и выполнить вычисления
Гитхаб
#vlm #reasoning #optimization
👍10🔥2
Qwythos-27B-v1
27B версия модели от Empero на базе Qwen3.5-27B, дообученная под агентские сценарии и работу с инструментами.
Архитектура не урезана, все ключевые компоненты (MTP, vision) остались без изменений
• нативная MTP-головка - ускорение генерации через self-speculative decoding
• встроенная поддержка function calling, сразу выдаёт <tool_call> без доп. обёрток
• заточка под CLI-агентов и многошаговые вызовы инструментов
• полная мультимодальность, сохранена исходная vision-архитектура
• контекст 1M токенов
• лицензия Apache-2.0
Квантизации
#multimodal #coding #agent #reasoning #toolcall #gguf
27B версия модели от Empero на базе Qwen3.5-27B, дообученная под агентские сценарии и работу с инструментами.
Архитектура не урезана, все ключевые компоненты (MTP, vision) остались без изменений
• нативная MTP-головка - ускорение генерации через self-speculative decoding
• встроенная поддержка function calling, сразу выдаёт <tool_call> без доп. обёрток
• заточка под CLI-агентов и многошаговые вызовы инструментов
• полная мультимодальность, сохранена исходная vision-архитектура
• контекст 1M токенов
• лицензия Apache-2.0
Квантизации
#multimodal #coding #agent #reasoning #toolcall #gguf
👍11❤1
K2-Horizon-MoVA-36B-A4B
Открытая MoE-модель с новой архитектурой внимания — Mixture-of-Values (#MoVA). 36B параметров, но на токен активируется только 4B — быстрая как маленькая, умная как большая. Контекст 512K, Apache 2.0
- MoVA — собственный архитектурный прием: вместо одного значения на внимание — смесь значений, что дает больше выразительности при тех же затратах
- 4B активных против 36B общих — можно запустить на том, на чем dense-модель такого же качества не влезет
- Агентные задачи, кодинг и рассуждения — сильные стороны: Terminal-Bench, GPQA Diamond, SciCode
- 512K контекста — длинные цепочки вызовов и документы не режутся
старшая версия на 375B / 23B
Кванты
Спасибо @Endorpheen
#agent #coding #reasoning
Открытая MoE-модель с новой архитектурой внимания — Mixture-of-Values (#MoVA). 36B параметров, но на токен активируется только 4B — быстрая как маленькая, умная как большая. Контекст 512K, Apache 2.0
- MoVA — собственный архитектурный прием: вместо одного значения на внимание — смесь значений, что дает больше выразительности при тех же затратах
- 4B активных против 36B общих — можно запустить на том, на чем dense-модель такого же качества не влезет
- Агентные задачи, кодинг и рассуждения — сильные стороны: Terminal-Bench, GPQA Diamond, SciCode
- 512K контекста — длинные цепочки вызовов и документы не режутся
старшая версия на 375B / 23B
Кванты
Спасибо @Endorpheen
#agent #coding #reasoning
👍13
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
S-Space
Исследование MirroS: у мультимодальных моделей внутри есть «3D-карта». В промежуточных активациях нашли 3D линейное подпространство, где объекты лежат с координатами по горизонтали, вертикали и глубине.
• Кодирует непрерывные позиции объектов (X, Y, расстояние)
• Персистентно между промптами и ракурсами
• Объединяет визуальное и языковое, включая объекты за пределами видимого
• Можно каузально менять, чтобы управлять пространственными оценками
• Прямое чтение подпространства работает точнее нативной рассуждалки модели
• Испробовано на Molmo2-ER, MolmoAct2, Qwen3.5-4B, Qwen3.6-27B
Полезно и для диагностики: показывает, где и как модель проваливается в «принятии перспективы». Подсказывает путь к надежным пространственным рассуждениям и действиям
github.com/mirros-lab/s-space
#research #reasoning
MAX
Исследование MirroS: у мультимодальных моделей внутри есть «3D-карта». В промежуточных активациях нашли 3D линейное подпространство, где объекты лежат с координатами по горизонтали, вертикали и глубине.
• Кодирует непрерывные позиции объектов (X, Y, расстояние)
• Персистентно между промптами и ракурсами
• Объединяет визуальное и языковое, включая объекты за пределами видимого
• Можно каузально менять, чтобы управлять пространственными оценками
• Прямое чтение подпространства работает точнее нативной рассуждалки модели
• Испробовано на Molmo2-ER, MolmoAct2, Qwen3.5-4B, Qwen3.6-27B
Полезно и для диагностики: показывает, где и как модель проваливается в «принятии перспективы». Подсказывает путь к надежным пространственным рассуждениям и действиям
github.com/mirros-lab/s-space
#research #reasoning
MAX
🔥4😁2🤷♂1