1autotrust/JEV-27B-VL1,278,569 DOWNLOADS · 435 LIKESJEV-27B with vision: a LoRA on Qwen3.8-27B that answers typed questions over text and images - yes or no, one of 2 to 256 options, or a rating from 0 to 5 - returning a calibrated probability for every option in a single forward pass. An October 3 update turns those decisions into control, reporting 75 percent of 20 simulated robot arm pick-and-place scenes and 95 percent of 60 multi-step browser tasks completed.带视觉能力的 JEV-27B:在 Qwen3.8-27B 上训练的 LoRA,可针对文本和图像回答带类型的问题——是或否、从 2 到 256 个选项中选一个,或给出 0 到 5 的评分——并在单次前向传播中为每个选项返回经过校准的概率。10 月 3 日的更新把这些决策用于控制:在仿真中完成 20 个机械臂抓取摆放场景中的 75%,以及 60 项多步浏览器任务中的 95%。視覚に対応した JEV-27B。Qwen3.8-27B 上の LoRA で、テキストと画像に対して型付きの問い(はい/いいえ、2〜256 択からの選択、0〜5 の評点)に答え、1 回の順伝播で各選択肢の校正済み確率を返す。10 月 3 日の更新ではこの判断を制御に用い、シミュレーション上のロボットアームの把持・配置20場面のうち75%、複数手順のブラウザ操作60課題のうち95%を完了したと報告している。
2autotrust/GEV-26B-Decide446,527 DOWNLOADS · 347 LIKESA decision model with adaptive thinking built on Gemma-4-26B-A4B-it, 26 billion parameters with about 4 billion active per token. The card reports a Decision Index 0.2.1 balanced-skill score of 62.48 with adaptive thinking on, against 57.91 for TypeSafe's Jev 1.13 on the same board.一个具备自适应思考能力的决策模型,基于 Gemma-4-26B-A4B-it 构建,参数量 260 亿,每个 token 激活约 40 亿。模型卡显示,在开启自适应思考时,其 Decision Index 0.2.1 的平衡能力得分为 62.48,同一榜单上 TypeSafe 的 Jev 1.13 为 57.91。Gemma-4-26B-A4B-it を基に作られた、適応的思考を備える意思決定モデル。パラメータ数は260億、1トークンあたりの活性は約40億。モデルカードによれば、適応的思考を有効にした場合の Decision Index 0.2.1 のバランス・スキルは62.48で、同じボード上の TypeSafe の Jev 1.13 は57.91だという。
3jialinyyzz/humanizer10,329 DOWNLOADS · 197 LIKESA 12B model that rewrites AI-written drafts - emails, essays, reports and forum posts, in English and Chinese - so they read as if a person wrote them. It is trained to keep every number, unit, date, name and quote and to add nothing, and it runs locally. The author states that no AI detector was used anywhere in training.一个 120 亿参数的模型,用于改写由 AI 生成的草稿——邮件、文章、报告和论坛帖子,支持中英文——使其读起来像出自真人之手。它经过训练以保留原文中的每一个数字、单位、日期、人名和引文,且不添加任何内容,并可在本地运行。作者表示训练全过程未使用任何 AI 检测器。AI が書いた下書き(メール、エッセイ、レポート、掲示板の投稿。英語と中国語に対応)を、人が書いたように読める文章へ書き換える120億パラメータのモデル。数値、単位、日付、名前、引用はすべて保持し、何も足さないように学習されており、ローカルで動作する。作者は、学習のどの段階でも AI 検出器を使っていないとしている。
4deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash869,321 DOWNLOADS · 4,114 LIKESA multimodal Mixture-of-Experts model with a 552B-parameter backbone and support for contexts up to one million tokens, processing images and text natively. Its Causal Encoder-Decoder design splits a 40-layer Transformer into a 20-layer causal encoder followed by a 20-layer decoder, with the decoder's global KV cache projected from the final encoder hidden states.一个多模态混合专家模型,主干参数 5520 亿,支持最长一百万 token 的上下文,并原生处理图像与文本。其因果编码器-解码器(CED)架构把 40 层 Transformer 拆为 20 层因果编码器加 20 层解码器,解码器的全局 KV 缓存由编码器最后一层的隐藏状态投影得到。マルチモーダルな Mixture-of-Experts モデルで、バックボーンは5520億パラメータ、最大100万トークンの文脈に対応し、画像とテキストをネイティブに扱う。Causal Encoder-Decoder 構成として40層の Transformer を20層の因果エンコーダと20層のデコーダに分け、デコーダのグローバル KV キャッシュはエンコーダ最終層の隠れ状態から射影する。
2026-10-04 · SUNDAY · 13:04 PDT
1facebook/sam32,162,645 DOWNLOADS · 3,749 LIKESSAM 3 is Meta's Segment Anything checkpoint for mask generation, distributed in safetensors for the transformers library with a video variant in the same repository. The weights are gated and need an approved Hugging Face account to download. It leads the day's pool with about 2.16 million downloads and 3,749 likes.SAM 3 是 Meta 面向掩码生成的 Segment Anything 模型权重,以 safetensors 格式发布、供 transformers 库使用,同一仓库中还包含视频版本。权重为受限访问,需要通过审核的 Hugging Face 账号才能下载。它以约 216 万次下载和 3,749 个点赞领跑当日候选。SAM 3 はマスク生成向けの Meta の Segment Anything チェックポイントで、transformers ライブラリ用に safetensors 形式で配布され、同じリポジトリに動画版も含まれる。重みは制限付き公開で、ダウンロードには承認済みの Hugging Face アカウントが必要。約 216 万ダウンロードと 3,749 いいねで当日の候補をリードしている。
2nvidia/Kumo-Tabular0 DOWNLOADS · 106 LIKESKumo Tabular is NVIDIA's pretrained tabular foundation model for classification and regression on structured data. It takes labeled rows as in-context examples and predicts class probabilities for new rows, served through the structured-data-models package with an ensemble of estimators. The weights are released under OpenMDW 1.1.Kumo Tabular 是英伟达面向结构化数据分类与回归任务的预训练表格基础模型。它把带标签的行作为上下文示例,为新的数据行预测类别概率,通过 structured-data-models 包以多个估计器集成的方式运行。权重以 OpenMDW 1.1 许可发布。Kumo Tabular は、構造化データの分類と回帰に向けた NVIDIA の事前学習済みテーブル基盤モデル。ラベル付きの行を文脈内の例として受け取り、新しい行のクラス確率を予測する仕組みで、structured-data-models パッケージ経由で複数の推定器のアンサンブルとして実行する。重みは OpenMDW 1.1 ライセンスで公開されている。
3microsoft/FrogNano-4B-2609408 DOWNLOADS · 98 LIKESFrogNano is Microsoft's compact repository-level coding agent, derived from Qwen3.5-4B and post-trained only with reinforcement learning on roughly 1,500 synthetic software-engineering tasks. It operates through a five-tool harness called Leaf with an evaluated interaction context of about 131K tokens. Microsoft says the post-training used no solution trajectories or reasoning traces from a stronger model.FrogNano 是微软推出的轻量级仓库级编码智能体,基于 Qwen3.5-4B,仅用强化学习在约 1,500 个合成软件工程任务上做后训练。它通过名为 Leaf 的五工具框架运行,评测中的交互上下文约为 13.1 万 token。微软称该智能体的后训练没有使用任何来自更强模型的解题轨迹、动作或推理过程。FrogNano は Qwen3.5-4B を基に作られた Microsoft のコンパクトなリポジトリ規模コーディングエージェントで、約 1,500 件の合成ソフトウェア工学タスクに対する強化学習のみで事後学習されている。Leaf と呼ばれる 5 ツール構成のハーネス上で動作し、評価時の対話コンテキストは約 131K トークン。Microsoft は、エージェント向けの事後学習に、より強いモデル由来の解法の軌跡や行動、推論過程を一切使っていないとしている。
2026-10-03 · SATURDAY · 13:09 PDT
1Aleph-Alpha/Kolibri-10 DOWNLOADS · 209 LIKESAleph Alpha released Kolibri 1, an Apache 2.0 mixture-of-experts reasoning model with 78B total and 3.46B active parameters, focused on German and English. It has 50 layers of 384 experts, an explicit reasoning mode and tool calling, and ships as FP8 weights with context validated to 1,048,576 tokens. Pre-training ran over 20T bilingual tokens on 768 B200 GPUs.Aleph Alpha 发布了 Kolibri 1,这是一个采用 Apache 2.0 许可的混合专家推理模型,总参数 780 亿、每词元激活 34.6 亿,重点面向德语和英语。模型共 50 层、每层 384 个专家,具备显式推理模式和工具调用能力,以 FP8 权重发布,上下文长度经验证可达 1,048,576 词元。预训练在 768 块 B200 GPU 上完成,使用了 20 万亿双语词元。Aleph AlphaはKolibri 1を公開した。Apache 2.0ライセンスのMixture-of-Experts推論モデルで、総パラメータ780億、トークンあたり活性34.6億、ドイツ語と英語に重点を置く。50層それぞれに384のエキスパートを備え、明示的な推論モードとツール呼び出しに対応し、FP8重みで配布され、コンテキスト長は1,048,576トークンまで検証済みだ。事前学習は768基のB200 GPU上で20兆の二言語トークンを用いて行われた。
2Infatoshi/GLM-5.3-UNCENSORED-EXL3-3.0bpw520 DOWNLOADS · 171 LIKESAn EXL3 quantization at 3.04 bits per weight packs a weight-edited, uncensored variant of GLM-5.3 - 753B parameters across 256 routed experts - into 273 GiB. Measured against its FP8 source on wikitext-2, KL divergence is 0.089 and perplexity 3.440 against 3.302. On tau2-bench it scores 0.640 on airline and 0.482 on retail, with neither gap against stock GLM-5.3 statistically significant.这个平均 3.04 比特每权重的 EXL3 量化版,把一个经权重编辑的无审查 GLM-5.3 变体压进 273 GiB,该模型有 7530 亿参数、256 个路由专家。在 wikitext-2 上与其 FP8 源模型相比,KL 散度为 0.089,困惑度 3.440 对 3.302。在 tau2-bench 上,airline 得分 0.640、retail 得分 0.482,与原版 GLM-5.3 的差距均不具统计显著性。重み当たり平均3.04ビットのEXL3量子化により、重みを編集した無検閲版GLM-5.3(総パラメータ7530億、ルーティング専門家256基)が273 GiBに収められている。wikitext-2でFP8の元モデルと比べると、KLダイバージェンスは0.089、パープレキシティは3.440対3.302だった。tau2-benchではairlineが0.640、retailが0.482で、素のGLM-5.3との差はいずれも統計的に有意ではない。
3lilylilith/QI_2.1_AnyAngle0 DOWNLOADS · 116 LIKESThis LoRA for Qwen-Image-2.1 transfers an arbitrary camera angle onto an existing image without the style drifting. The workflow turns the source into a Gaussian splat or 3D model, re-aims a camera in Blender, and feeds that coarse render back as a reference alongside the original. Training paired real Blender renders with MiniMax H3 orbit videos so illustration and sketch styles hold up too.这个用于 Qwen-Image-2.1 的 LoRA,能把任意机位角度迁移到已有图像上而不让风格漂移。流程是先把源图转成高斯泼溅或 3D 模型,在 Blender 中重新调整相机角度,再把这张粗渲染图与原图一并作为参考输入。训练时将真实 Blender 渲染与 MiniMax H3 环绕视频配对,使插画和素描风格同样稳定。Qwen-Image-2.1向けのこのLoRAは、既存画像に任意のカメラアングルを移しつつ、画風が崩れないようにする。手順は、元画像をガウシアンスプラットまたは3Dモデルに変換し、Blenderでカメラを好みの角度に向け直し、その粗いレンダリングを元画像とともに参照として与えるというものだ。学習では実際のBlenderレンダリングとMiniMax H3のオービット動画を組み合わせ、イラストやスケッチ調でも破綻しないようにしている。
2026-10-02 · FRIDAY · 13:13 PDT
1pablodawson/MiniMax-H3-360-Orbit-LoRA3,534 DOWNLOADS · 133 LIKESA LoRA for the first-last-frame variant of MiniMax-H3 that turns a single photo into a frozen-time 360 degree camera orbit. Passing the same image as both keyframes makes the clip close on the frame it started from, so orbits can be chained or stitched into longer shots without a visible seam. Only the camera moves; people, objects and background stay in place.一个用于 MiniMax-H3 首尾帧版本的 LoRA,可把一张照片变成时间静止的 360 度环绕镜头。把同一张图同时作为首帧和尾帧,片段就会回到起始画面,因此多段环绕可以无缝衔接或拼成更长的镜头。画面中只有相机在动,人物、物体和背景都保持原位。MiniMax-H3の先頭フレームと末尾フレームを使う版向けのLoRAで、一枚の写真を時間が止まった360度のカメラオービットに変える。同じ画像を先頭と末尾の両方のキーフレームに渡すと、クリップは開始フレームに戻って閉じるため、オービットをつないだり継ぎ目なく長いショットに仕立てたりできる。動くのはカメラだけで、人物や物体、背景は位置を保つ。
2NaiveAI/Naive-N0.5-Flash1,365 DOWNLOADS · 130 LIKESNaive-N0.5-Flash is an open-weight 309B mixture-of-experts model with 15.5B active parameters, built for coding and AI research work. It reaches a native one-million-token context with no full-attention layers at all, mixing 39 sliding-window layers with 9 DeepSeek sparse-attention layers over a MiMo-V2.5 base. Weights and inference code are MIT licensed.Naive-N0.5-Flash 是一个开放权重的 309B 混合专家模型,激活参数 15.5B,面向编程与 AI 研发。它在完全不使用全注意力层的前提下实现原生百万 token 上下文:以 MiMo-V2.5 为基座,由 39 层滑动窗口注意力和 9 层 DeepSeek 稀疏注意力混合组成。权重与推理代码以 MIT 许可发布。Naive-N0.5-Flashは、活性パラメータ15.5Bを持つ総計309Bのオープンウェイト混合エキスパートモデルで、コーディングとAI研究開発を狙う。全注意層を一切使わずにネイティブ100万トークンの文脈長を実現し、MiMo-V2.5を土台に39層のスライディングウィンドウ注意と9層のDeepSeek疎注意を組み合わせる。重みと推論コードはMITライセンスで公開されている。
3zai-org/GLM-5.31,413,372 DOWNLOADS · 2,058 LIKESGLM-5.3 shares its base model with GLM-5.2, so every gain comes from post-training. Z.ai reports a 50 percent improvement on its in-house code benchmark and open-source state of the art on Terminal Bench 3.0, where it scores 28.3 against GLM-5.2's 4.6, and on Agents' Last Exam. Cyber capability also emerged as post-training scaled, topping CyberGym for vulnerability discovery.GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用同一基座模型,全部提升都来自后训练。智谱称其在内部代码基准上相比 GLM-5.2 提升 50%,并在 Terminal Bench 3.0 和 Agents' Last Exam 上取得开源最佳成绩,其中前者得分 28.3,而 GLM-5.2 为 4.6。随着后训练规模扩大,网络安全能力也随之涌现,在 CyberGym 漏洞发现上位列第一。GLM-5.3はGLM-5.2と同じベースモデルを使い、向上分はすべて事後学習によるものだ。Z.aiは社内のコードベンチマークでGLM-5.2から50%改善し、Terminal Bench 3.0とAgents' Last Examでオープンソース最高水準に達したとする。前者の得点は28.3で、GLM-5.2の4.6を大きく上回る。事後学習の拡大に伴いサイバー能力も現れ、脆弱性発見のCyberGymで首位となった。
2026-10-01 · THURSDAY · 13:12 PDT
1Cloudflare/clef18 DOWNLOADS · 172 LIKESCloudflare released Clef, a 27B multimodal model that takes a state plus a schema of typed questions and returns a probability for every allowed option in a single forward pass. The state can be text, JSON, images or video. The card links a Cloudflare blog announcement and a Decision Index leaderboard.Cloudflare 发布 Clef,一个 270 亿参数的多模态模型,输入一段状态和一套带类型的问题模式,在单次前向传播中为每个问题的每个允许选项返回概率。状态可以是文本、JSON、图像或视频。模型卡给出了 Cloudflare 博客公告和 Decision Index 榜单的链接。Cloudflareが公開したClefは、状態と型付き質問のスキーマを受け取り、許可された選択肢すべての確率を一度の順伝播で返す270億パラメータのマルチモーダルモデル。状態はテキスト、JSON、画像、動画のいずれでもよい。モデルカードにはCloudflareのブログ告知とDecision Indexのリーダーボードへのリンクがある。
2FermionResearch/Phonon-21,325 DOWNLOADS · 135 LIKESAn English speech recognition model for Apple Silicon that the card calls the most accurate open model under 900 MB, averaging 5.21 percent word error across the seven English sets of the Open ASR Leaderboard. Quantization-aware training holds each encoder weight at one of five learned levels, keeping the accuracy of a 2.5 GB teacher.一个面向 Apple Silicon 的英语语音识别模型,模型卡称其是 900 MB 以下最准确的开放模型,在 Open ASR Leaderboard 的七个英语数据集上平均词错误率为 5.21%。量化感知训练把编码器的每个权重固定在五个学习得到的取值之一,从而保住了 2.5 GB 教师模型的准确率。Apple Silicon向けの英語音声認識モデルで、モデルカードは900MB未満で最も正確なオープンモデルだとし、Open ASR Leaderboardの英語7データセットで単語誤り率は平均5.21%だという。量子化を考慮した学習でエンコーダの各重みを学習済みの5段階のいずれかに保ち、2.5GBの教師モデルと同等の精度を維持している。
3PrunaAI/Pruna-Qwen-Image-2.198,442 DOWNLOADS · 133 LIKESA set of LoRA adapters that cuts Qwen-Image-2.1 to five or eight sampling steps for both generation and editing, with no classifier-free guidance and up to 6.3x faster inference. The adapters load on top of the base model, so the pipeline, text encoder and VAE stay unchanged. Training is based on distribution matching distillation.一组 LoRA 适配器,把 Qwen-Image-2.1 的生成与编辑压缩到 5 步或 8 步采样,不使用无分类器引导,推理最高提速 6.3 倍。适配器加载在基础模型之上,管线、文本编码器和 VAE 均保持不变。训练基于分布匹配蒸馏。Qwen-Image-2.1の生成と編集を5ステップまたは8ステップのサンプリングに短縮するLoRAアダプター群で、classifier-free guidanceを使わずに推論を最大6.3倍速くする。アダプターはベースモデルの上に載せるため、パイプラインやテキストエンコーダ、VAEはそのまま。学習は分布マッチング蒸留に基づく。
2026-09-30 · WEDNESDAY · 13:10 PDT
1prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf3,676,692 DOWNLOADS · 2,297 LIKESPrism ML published Bonsai 2 27B with ternary transformer weights, packaged for llama.cpp on CUDA, Metal and CPU. The card puts the language model at about 5.9 GB against roughly 54 GB at FP16, retains what it calls 98.2 percent of FP16 intelligence as an 84.78 average across 14 benchmarks, and reports about 47 tokens per second on an Apple M5 Max laptop. It has passed 3.6 million downloads.Prism ML 发布了采用三值 Transformer 权重的 Bonsai 2 27B,并打包为可在 CUDA、Metal 与 CPU 上通过 llama.cpp 运行的格式。模型卡称语言模型体积约 5.9 GB,而 FP16 版本约为 54 GB;它保留了其所称 FP16 智能水平的 98.2%,在 14 项基准上的平均分为 84.78,在一台 Apple M5 Max 笔记本上约每秒 47 个 token。该仓库下载量已超过 360 万次。Prism ML は三値の Transformer 重みを用いた Bonsai 2 27B を公開し、CUDA、Metal、CPU 上の llama.cpp 向けに用意した。モデルカードによれば言語モデルの容量は約 5.9 GB で、FP16 の約 54 GB に対して大幅に小さい。FP16 の知能の 98.2% を保持するとし、14 のベンチマーク平均で 84.78、Apple M5 Max のノート PC で毎秒約 47 トークンと報告している。ダウンロード数は 360 万回を超えた。
2PSRben/VisionHOPE137 DOWNLOADS · 221 LIKESThe official pretrained weights for VisionHOPE, the paper presenting a visual backbone formulated as a self-modifying learning system. The MIT-licensed repository holds hierarchical VisionHOPE-T, -S and -B checkpoints for ImageNet-1K classification, COCO detection and instance segmentation, and ADE20K semantic segmentation. A day after release it has 221 likes against 137 downloads.这是 VisionHOPE 的官方预训练权重,该论文提出把视觉骨干网络构造为自我修改的学习系统。仓库采用 MIT 许可,收录分层的 VisionHOPE-T、-S 与 -B 检查点,覆盖 ImageNet-1K 分类、COCO 目标检测与实例分割,以及 ADE20K 语义分割。发布次日,它已获得 221 个收藏,下载量为 137 次。視覚バックボーンを自己改変する学習システムとして定式化した論文 VisionHOPE の公式事前学習済み重みである。MIT ライセンスのリポジトリには階層型の VisionHOPE-T、-S、-B のチェックポイントが置かれ、ImageNet-1K の分類、COCO の物体検出とインスタンスセグメンテーション、ADE20K のセマンティックセグメンテーションに対応する。公開翌日で、いいねは 221、ダウンロードは 137 件だ。
2026-09-29 · TUESDAY · 13:08 PDT
1akatz-ai/MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA5,890 DOWNLOADS · 150 LIKESAn experimental LoRA from Akatz Labs that swaps a chosen character in a video for one supplied as an image reference, built on MiniMax-H3 and trained for 1,000 updates. The authors report it holds the source scene's background more closely than the base model, while motion timing, facial expressions and hard cuts stay unreliable.Akatz Labs 发布的实验性 LoRA,可依据一张参考图把视频中指定的角色替换掉,基于 MiniMax-H3 训练,共 1000 步。作者称相比基座模型,它能更好地保留原场景的背景,但在动作节奏、面部表情和硬切镜头上仍不稳定。Akatz Labs による実験的な LoRA。参照画像で指定した人物に、動画中の特定のキャラクターを差し替える。MiniMax-H3 を土台に 1,000 ステップ学習させたもので、作者によればベースモデルより元の背景を忠実に保つ一方、動きのタイミングや表情、ハードカットの扱いは依然として不安定だという。
2orcarouter/OrcaSAQ-2-Cyber-27B-Uncensored-GGUF6,170 DOWNLOADS · 150 LIKESA gated, mixed-precision GGUF for llama.cpp, and the cyber-focused entry in orcarouter's OrcaSAQ-2 quantization line. It is built on the maintainer's own uncensored Qwen3.8-27B fine-tune rather than the stock Qwen weights, so it carries that tuning and is not only a change of format.面向 llama.cpp 的混合精度 GGUF,需申请权限才能下载,是 orcarouter 旗下 OrcaSAQ-2 量化系列中主打网络安全方向的一款。它并非基于 Qwen 官方权重,而是构建在作者自己的 Qwen3.8-27B 无审查微调版之上,因此除了格式转换外还带有该微调的特性。llama.cpp 向けの混合精度 GGUF で、ダウンロードには承認が必要。orcarouter の OrcaSAQ-2 量子化シリーズのうち、サイバーセキュリティ領域に振った一本にあたる。Qwen 公式の重みではなく、公開者自身による無検閲の Qwen3.8-27B ファインチューンを土台としており、単なる形式変換にとどまらずその調整内容を引き継いでいる。
3ISTA-DASLab/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-Coder-GGUF19,505 DOWNLOADS · 132 LIKESISTA-DASLab removed half the experts from Qwen3.8-Flash-Next's 512-expert mixture and quantized what remained with its GSQ and RCO methods, targeting code while keeping the model's multimodal input. The result is 58.4 GB against 354 GB at BF16, an effective 1.89 bits per parameter of the original transformer.ISTA-DASLab 把 Qwen3.8-Flash-Next 的 512 专家混合结构砍掉一半专家,再用自研的 GSQ 与 RCO 方法对剩下的部分做量化,目标是代码任务,同时保留模型的多模态输入能力。最终体积为 58.4 GB,而 BF16 版本为 354 GB,相当于原始 Transformer 每参数 1.89 比特。ISTA-DASLab が Qwen3.8-Flash-Next の 512 エキスパート構成から半数のエキスパートを取り除き、残りを自製の GSQ と RCO で量子化したもの。コード用途を狙いつつ、マルチモーダル入力は維持している。サイズは BF16 の 354 GB に対して 58.4 GB で、元の Transformer の 1 パラメータあたり実効 1.89 ビットに相当する。