1Altworld/Hemmingway-1834 DOWNLOADS · 344 LIKESAltworld's Hemmingway-1 is a 27B open-weights model built on Qwen3.8-27B for everyday writing such as messages, emails and awkward notes, returning the text itself rather than options and commentary. On the team's own blind CommunicationBench of 80 requests it ranked first, ahead of Fable 5.1 and GPT-6 Astra, and it placed third on the public EQ-Bench 4. It is Apache-2.0 with a 262,144-token context.Altworld 的 Hemmingway-1 是基于 Qwen3.8-27B 的 270 亿参数开放权重模型,专为短信、邮件、难以开口的便条等日常写作打造,直接给出正文,而不附带多个选项和解释。在团队自建的 80 个请求盲测基准 CommunicationBench 上,它排名第一,领先 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra;在公开的 EQ-Bench 4 上位列第三。模型采用 Apache-2.0 许可,上下文长度为 262,144 个 token。Altworld の Hemmingway-1 は Qwen3.8-27B をベースにした 270 億パラメータのオープンウェイトモデルで、メッセージやメール、切り出しにくい連絡など日常の文章作成向けに作られ、選択肢や解説を付けずに本文そのものを返す。チーム独自の 80 件のブラインド評価 CommunicationBench では Fable 5.1 や GPT-6 Astra を上回って 1 位となり、公開ベンチマークの EQ-Bench 4 では 3 位だった。Apache-2.0 ライセンスで、コンテキスト長は 262,144 トークン。
2netease-youdao/Confucius4-R2T21,864 DOWNLOADS · 220 LIKESNetEase Youdao's Confucius4-R2T2 is a streaming speech-recognition model built on Qwen3-ASR-1.7B that commits transcript text as it arrives and never revises earlier words. Decoding chunks can be set from 80 ms to 2 s, and the card reports 200 to 600 ms average latency with accuracy close to offline recognition. It is tuned for Chinese and English and ships with a vLLM backend.网易有道的 Confucius4-R2T2 是基于 Qwen3-ASR-1.7B 的流式语音识别模型,转写文本随到随出,一经输出便不再修改。解码块可在 80 毫秒至 2 秒之间配置,模型卡称其平均延迟为 200 至 600 毫秒,准确率接近离线识别。模型针对中英文优化,并提供 vLLM 推理后端。網易有道(NetEase Youdao)の Confucius4-R2T2 は、Qwen3-ASR-1.7B をベースにしたストリーミング音声認識モデルで、書き起こしを届いた順に確定させ、出力済みの語を後から修正しない。デコードの単位は 80 ミリ秒から 2 秒まで設定でき、モデルカードによれば平均遅延は 200〜600 ミリ秒で、精度はオフライン認識に近い。中国語と英語に最適化され、vLLM バックエンドも用意されている。
3yandex/AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base676 DOWNLOADS · 172 LIKESYandex released AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base, a base language model trained from scratch that activates 3B of its 80B parameters per token and reads up to 262,144 tokens of context. Its 48 layers pair KDA and gated-attention blocks with a 512-expert mixture of experts. Yandex says it matches larger open models on math and coding and is especially strong on Russian facts; the weights are Apache-2.0.Yandex 发布了 AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base,这是一款从零训练的基础语言模型,总参数 800 亿,每个 token 激活 30 亿,上下文长度最高 262,144 个 token。其 48 层网络将 KDA 与门控注意力模块同 512 个专家的混合专家层相结合。Yandex 称其在数学和编程上与更大的开源模型相当,在俄语事实性知识上尤为突出;权重采用 Apache-2.0 许可。Yandex は、ゼロから学習したベース言語モデル「AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base」を公開した。総パラメータ 800 億のうちトークンごとに 30 億を活性化し、最大 262,144 トークンの文脈を扱える。48 層の構成で、KDA とゲート付きアテンションのブロックに 512 エキスパートの MoE 層を組み合わせる。Yandex によれば、数学やコーディングでより大きなオープンモデルと同等の性能を示し、ロシア語の事実知識に特に強い。重みは Apache-2.0 で提供される。
4bespokelabs/Bespoke-Nimble-9B1,138 DOWNLOADS · 144 LIKESBespoke Labs' Nimble is a LoRA adapter of about 165 MiB for Qwen3.5-9B that answers context-grounded multiple-choice, yes-or-no and rubric-score questions by scoring the allowed answer tokens directly instead of generating reasoning or free text. Given a context and a typed schema, it returns each field's answer with probabilities; fields take up to 26 choices and prompts are capped at 2,048 tokens.Bespoke Labs 的 Nimble 是一个约 165 MiB 的 Qwen3.5-9B LoRA 适配器,面向基于上下文的选择题、是非题和评分量表问题,它直接对允许的答案 token 打分,而不生成推理过程或自由文本。输入上下文和带类型的字段定义后,它会返回每个字段的答案及其概率;每个字段最多 26 个选项,超过 2,048 个 token 的提示会被拒绝。Bespoke Labs の Nimble は、Qwen3.5-9B 向けの約 165 MiB の LoRA アダプターで、文脈に基づく選択式、真偽、ルーブリック採点の質問に、推論過程や自由文を生成せず、許可された回答トークンを直接スコアリングして答える。文脈と型付きのスキーマを渡すと、各フィールドの回答を確率付きで返す。選択肢は 1 フィールドあたり最大 26 個で、2,048 トークンを超えるプロンプトは受け付けない。
5jinaai/jina-ocr-v12,615 DOWNLOADS · 137 LIKESJina AI's jina-ocr-v1 is a document-parsing model built on DeepSeek-OCR, pairing its DeepEncoder vision tower with a 3B mixture-of-experts decoder that activates about 570M parameters per token, plus a FastMTP speculative-decoding head. The card reports 91.14 on OmniDocBench v1.6, 83.4 on olmOCR-Bench, 7.4 points above DeepSeek-OCR, and 2.57 pages per second on one A100. It is licensed CC-BY-NC-4.0.Jina AI 的 jina-ocr-v1 是基于 DeepSeek-OCR 的文档解析模型,沿用其 DeepEncoder 视觉编码器和每个 token 激活约 5.7 亿参数的 30 亿参数混合专家解码器,并加入 FastMTP 推测解码头。模型卡显示,它在 OmniDocBench v1.6 上得分 91.14,在 olmOCR-Bench 上得分 83.4,比 DeepSeek-OCR 高 7.4 分,在单张 A100 上每秒可处理 2.57 页。模型采用 CC-BY-NC-4.0 许可。Jina AI の jina-ocr-v1 は DeepSeek-OCR をベースにした文書解析モデルで、DeepEncoder 視覚エンコーダーと、トークンあたり約 5 億 7,000 万パラメータを活性化する 30 億パラメータの MoE デコーダーを受け継ぎ、FastMTP による投機的デコードのヘッドを加えた。モデルカードによれば、OmniDocBench v1.6 で 91.14、olmOCR-Bench で DeepSeek-OCR を 7.4 ポイント上回る 83.4 を記録し、A100 1 基で毎秒 2.57 ページを処理する。ライセンスは CC-BY-NC-4.0。
2026-09-20 · SUNDAY · 13:04 PDT
1Qwen/Qwen-Image-2.1183 DOWNLOADS · 593 LIKESAlibaba's Qwen team open-sourced Qwen-Image-2.1, a unified model for text-to-image generation and image editing. Its visual generation component uses 7B parameters across 32 single-stream DiT layers, which the team presents as a balance of output quality, inference efficiency and versatility. The repository has collected 593 likes since posting.阿里巴巴通义千问团队开源了 Qwen-Image-2.1,这是一款统一文生图与图像编辑的模型。其视觉生成部分包含 70 亿参数、32 层单流 DiT,团队称这一设计在生成质量、推理效率与通用性之间取得平衡。该仓库发布以来已获得 593 个点赞。アリババのQwenチームが、画像生成と画像編集を統合したモデル「Qwen-Image-2.1」をオープンソース公開した。視覚生成部分は32層のシングルストリームDiTからなる70億パラメータで構成され、チームは生成品質と推論効率、汎用性のバランスを取った設計だと説明している。公開後、リポジトリには593件のいいねが集まっている。
2Cactus-Compute/needle336,096 DOWNLOADS · 126 LIKESCactus Compute released Needle3, a foundation model for phones, wearables, robots and microcontrollers that ships as a single file of 8 to 29 MB. The model trades general chat ability for on-device tool calling and extraction, and its card claims it beats models ten times its size on mobile tool calls. It has been downloaded about 36,000 times.Cactus Compute 发布了 Needle3,这是一款面向手机、可穿戴设备、机器人与微控制器的基础模型,整个模型是一个 8 至 29 MB 的单文件。它以通用对话能力换取端侧的工具调用与信息抽取能力,模型卡称其在移动端工具调用上胜过体量十倍于己的模型。目前下载量约 36,000 次。Cactus Computeが、スマートフォンやウェアラブル、ロボット、マイコン向けの基盤モデル「Needle3」を公開した。モデル全体が8〜29MBの単一ファイルで提供される。汎用的な対話能力を犠牲にして端末上でのツール呼び出しと情報抽出に特化しており、モデルカードはモバイルのツール呼び出しで10倍規模のモデルを上回ると主張している。ダウンロード数は約36,000件。
3Accio-Lab/occamy-1.01,659 DOWNLOADS · 154 LIKESAccio Lab published Occamy-1.0, a 35B mixture-of-experts model aimed at agentic tool use and working alongside people. The release ships GGUF, FP8 and NVFP4 builds plus an experimental multi-token prediction head, and the lab describes the weights as an open Pareto frontier for that size class. The repo has 154 likes and about 1,700 downloads.Accio Lab 发布了 Occamy-1.0,这是一款 350 亿参数的混合专家模型,面向智能体工具调用与人机协同场景。此次发布提供 GGUF、FP8 与 NVFP4 版本,以及一个实验性的多令牌预测头,实验室称这组权重代表该规模级别的开源帕累托前沿。该仓库已获 154 个点赞、约 1,700 次下载。Accio Labが、エージェント的なツール利用と人との協働を狙った350億パラメータのMoEモデル「Occamy-1.0」を公開した。GGUF、FP8、NVFP4の各ビルドに加え、試験的なマルチトークン予測ヘッドも提供されており、同ラボはこの重みを当該規模帯におけるオープンなパレートフロンティアだと説明している。リポジトリには154件のいいねと約1,700回のダウンロードがある。
2026-09-19 · SATURDAY · 13:09 PDT
1TokenRhythm/NeoHorse-1-9B11,692 DOWNLOADS · 934 LIKESNeoHorse-1-9B is a text-only model TokenRhythm post-trained from Qwen3.5-9B for agent harnesses, tool use, coding and instruction following. It was built with a routing harness that assigns tasks to a pool of models and feeds the outcomes into the next training mix, which the team calls an early step toward recursive self-improvement. It reports a 69.04 average on ten benchmarks, 3.44 points above Qwen3.5-9B.NeoHorse-1-9B 是 TokenRhythm 基于 Qwen3.5-9B 后训练的纯文本模型,面向智能体框架、工具调用、编程和指令遵循。它出自一套路由框架:该框架把任务分派给由多个模型组成的模型池,再把执行结果反馈到下一轮训练数据配比中,团队将其视为迈向递归自我改进的早期一步。官方报告其十项基准平均分为 69.04,比 Qwen3.5-9B 高 3.44 分。NeoHorse-1-9B は、TokenRhythm が Qwen3.5-9B を基にエージェント用ハーネス、ツール利用、コーディング、指示追従向けに事後学習したテキスト専用モデルだ。タスクを複数モデルのプールに割り振り、その結果を次の学習データ配分に反映するルーティングハーネスから生まれたもので、チームは再帰的自己改善に向けた初期の一歩と位置づける。10 のベンチマークの平均は 69.04 で、Qwen3.5-9B を 3.44 ポイント上回ると報告している。
2fastino/gliner2.5-multi-v1200,044 DOWNLOADS · 217 LIKESGLiNER2.5 Multi is Fastino's multilingual information-extraction model, a 287M-parameter checkpoint on mDeBERTa-v3-base that handles entities, text classification, structured records, relations and span attributes from one schema. Its boundary architecture pairs span starts and ends instead of using a fixed span-width grid, and it runs locally on CPU, CUDA or Apple's MPS. It has passed 200,000 downloads.GLiNER2.5 Multi 是 Fastino 推出的多语言信息抽取模型,基于 mDeBERTa-v3-base,参数量 2.87 亿,可依据同一个模式完成实体抽取、文本分类、结构化记录解析、关系抽取和片段属性判断。它采用边界架构,通过配对片段的起止位置而非固定宽度的片段网格来识别片段,并可在 CPU、CUDA 或 Apple 的 MPS 上本地运行。该模型下载量已超过 20 万次。GLiNER2.5 Multi は Fastino の多言語対応の情報抽出モデルで、mDeBERTa-v3-base をベースとする 2 億 8,700 万パラメータのチェックポイント 1 つで、エンティティ抽出、テキスト分類、構造化レコードの解析、関係抽出、スパン属性の判定を 1 つのスキーマからこなす。固定幅のスパン格子ではなくスパンの開始と終了を対にする境界型アーキテクチャを採り、CPU、CUDA、Apple の MPS でローカルに動く。ダウンロード数は 20 万回を超えた。
3cyjin-yl/Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber-agentic-imatrix-GGUF28,383 DOWNLOADS · 151 LIKESThis repository holds GGUF quantizations of philbert440's Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber, a de-refused Qwen3.8-27B for cyber and offensive-security questions, calibrated with an importance matrix built from real agentic-coding sessions instead of generic prose. The aim is to keep tool-call JSON, chat-template tokens and long verbatim strings such as file paths intact; IQ4_XS files ship with and without the MTP head.该仓库提供 philbert440 的 Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber 的 GGUF 量化版本,这是一款针对网络安全与攻击性安全问题解除拒答限制的 Qwen3.8-27B;量化所用的重要性矩阵取自真实的智能体编程会话,而非通用文本。此举旨在让工具调用 JSON、对话模板词元以及文件路径等需逐字复现的长字符串保持完整;仓库提供带与不带 MTP 头的 IQ4_XS 文件。このリポジトリは、philbert440 による Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber の GGUF 量子化版を収める。元のモデルはサイバー・攻撃的セキュリティ分野の質問に拒否せず答えるよう調整された Qwen3.8-27B で、量子化の重要度行列には一般的な文章ではなく実際のエージェント型コーディングのセッションを用いた。ツール呼び出しの JSON、チャットテンプレートのトークン、ファイルパスのように一字一句再現すべき長い文字列を崩さないことが狙いで、MTP ヘッドの有無で 2 種類の IQ4_XS ファイルを用意している。
4pyannote/speaker-diarization-community-15,300,239 DOWNLOADS · 1,892 LIKESCommunity-1 is pyannote's open speaker-diarization pipeline: it takes mono 16 kHz audio, downmixing or resampling other input, and outputs who spoke when. It improves speaker assignment and counting over the 3.1 pipeline, adds an exclusive mode that lines up more easily with transcripts, and runs offline; it is CC-BY-4.0 licensed, with downloads gated behind a contact form. It has passed 5.3 million downloads.Community-1 是 pyannote 的开源说话人分离流程:输入为 16 kHz 单声道音频(其他音频会自动混为单声道或重采样),输出谁在何时发言。与 3.1 流程相比,它改进了说话人分配与计数,新增更便于与转写结果对齐的独占模式,并支持离线使用;它采用 CC-BY-4.0 许可,下载前需填写联系信息。该模型下载量已超过 530 万次。Community-1 は pyannote のオープンな話者ダイアライゼーションのパイプラインで、16 kHz のモノラル音声(それ以外はダウンミックスや再サンプリングで自動変換)を入力に、誰がいつ話したかを出力する。3.1 版に比べて話者の割り当てと人数推定を改善し、文字起こしと照合しやすい排他モードを加え、オフラインでも使える。ライセンスは CC-BY-4.0 で、ダウンロードには連絡先の登録が必要だ。ダウンロード数は 530 万回を超えた。
2026-09-18 · FRIDAY · 13:12 PDT
1internlm/Atria-Dawn-Preview711 DOWNLOADS · 162 LIKESShanghai AI Laboratory released Atria Dawn Preview, an agentic model built on the 744B-parameter mixture-of-experts GLM-5.2 and aimed at deep research, software building, document delivery and authorized security work. Its model card reports the best BrowseComp (92.5) and CyberGym (86.5) scores among the compared models, though it trails Claude Opus 5 on SWE-bench Pro. It is MIT-licensed with a 256K context.上海人工智能实验室发布 Atria Dawn Preview,这是一款基于 7440 亿参数混合专家模型 GLM-5.2 构建的智能体模型,面向深度研究、软件构建、文档交付以及授权环境下的安全工作。模型卡显示,它在 BrowseComp(92.5)和 CyberGym(86.5)上取得对比模型中的最高分,但在 SWE-bench Pro 上落后于 Claude Opus 5。该模型采用 MIT 许可证,支持 256K 上下文。上海人工知能実験室は、7440 億パラメータの混合エキスパートモデル GLM-5.2 を基盤とするエージェント型モデル Atria Dawn Preview を公開した。ディープリサーチ、ソフトウェア構築、文書の作成・納品、許可された環境でのセキュリティ作業を想定する。モデルカードによれば、比較対象の中で BrowseComp(92.5)と CyberGym(86.5)の最高スコアを記録した一方、SWE-bench Pro では Claude Opus 5 に及ばない。MIT ライセンスで、コンテキスト長は 256K。
2audnai/penclaw-GLM-5.3-abliterated565 DOWNLOADS · 161 LIKESaudnai published penclaw-GLM-5.3-abliterated, an uncensored build of Z.ai's GLM-5.3 made with abliteration, a technique that strips out a model's refusal behavior. The Transformers-format weights and model card sit behind an access request, so the repository says little publicly beyond its tags. It has drawn 161 likes and 565 downloads.audnai 发布了 penclaw-GLM-5.3-abliterated,这是 Z.ai 旗下 GLM-5.3 的去审查版本,采用 abliteration 技术去除了模型的拒答行为。其 Transformers 格式的权重和模型卡均需申请访问,因此除标签外,仓库公开的信息很少。该模型已获得 161 个点赞和 565 次下载。audnai は、Z.ai の GLM-5.3 を無検閲化した penclaw-GLM-5.3-abliterated を公開した。モデルの拒否応答を取り除く abliteration という手法で作られている。Transformers 形式の重みとモデルカードはアクセス申請が必要なため、タグ以外に公開されている情報は少ない。いいねは 161 件、ダウンロードは 565 件。
3Mothersuperior/yue2-mothersuperior-realaudio-tokenizer-v40 DOWNLOADS · 139 LIKESThis release adds real-audio tooling to the YuE2-3B music model: an audio-to-semantic-token encoder that YuE2 does not ship, plus a LoRA for its non-autoregressive decoder branch. Together they let users tokenize their own recordings, fine-tune YuE2 on an artist and generate new songs or covers, with every stage fitting on a 24 GB GPU.该发布为音乐模型 YuE2-3B 补充了处理真实音频的工具:一个 YuE2 官方未提供的音频到语义 token 编码器,以及一个用于其非自回归解码分支的 LoRA。二者配合,用户可以将自己的录音转为 token、针对特定歌手微调 YuE2,并生成新歌或翻唱,所有步骤在 24 GB 显存的 GPU 上即可完成。音楽生成モデル YuE2-3B に実音声向けのツールを加えるリリースで、YuE2 が同梱していない音声から意味トークンへのエンコーダーと、非自己回帰デコーダー分岐向けの LoRA から成る。両者を組み合わせれば、手元の録音をトークン化し、特定のアーティストで YuE2 を微調整し、新曲やカバーを生成でき、すべての工程が 24 GB の GPU に収まる。
4deepseek-ai/DeepSeek-R1746,600 DOWNLOADS · 14,261 LIKESDeepSeek-R1 is DeepSeek's first-generation reasoning model, a 671B-parameter mixture-of-experts with 37B active parameters and a 128K context, trained with cold-start data followed by large-scale reinforcement learning. Its model card reports performance comparable to OpenAI-o1 on math, code and reasoning tasks. The MIT-licensed repository has about 14,300 likes and 747,000 downloads.DeepSeek-R1 是 DeepSeek 的第一代推理模型,采用混合专家架构,总参数 6710 亿、激活参数 370 亿,支持 128K 上下文,训练时先引入冷启动数据,再进行大规模强化学习。模型卡称其在数学、代码和推理任务上的表现可与 OpenAI-o1 相当。这一采用 MIT 许可证的仓库约有 14,300 个点赞和 74.7 万次下载。DeepSeek-R1 は DeepSeek の第 1 世代推論モデルで、総パラメータ 6710 億、アクティブ 370 億の混合エキスパート構成と 128K のコンテキストを持ち、コールドスタートデータを導入したうえで大規模な強化学習により訓練された。モデルカードは、数学、コード、推論の各タスクで OpenAI-o1 に匹敵する性能を報告している。MIT ライセンスの同リポジトリは、いいね約 14,300 件、ダウンロード約 74 万 7000 件を集めている。
5AlexWortega/openjev0 DOWNLOADS · 124 LIKESopenjev turns Qwen3.5-4B into a single cross-encoder that reads a premise and a hypothesis and labels the pair as entailment, contradiction or neutral. The author applies that one primitive, without task-specific training, to reranking answers, grading them against a reference, guarding content and playing Doom zero-shot from text or pixels. The MIT-licensed release also covers a larger Qwen3.5-35B-A3B variant.openjev 将 Qwen3.5-4B 改造成单一的交叉编码器:读取一个前提和一个假设,判断二者为蕴含、矛盾还是中立。作者无需针对具体任务训练,就用这一基本能力完成答案重排序、对照参考答案评分、内容审核,甚至基于文本或像素零样本玩《毁灭战士》。这一采用 MIT 许可证的发布还给出了基于 Qwen3.5-35B-A3B 的更大版本的结果。openjev は Qwen3.5-4B を単一のクロスエンコーダーに作り替えたもので、前提と仮説を読み、その関係を含意、矛盾、中立のいずれかに分類する。作者はタスクごとの学習なしに、この基本機能を回答の再ランキング、参照解答に基づく採点、コンテンツの監視、さらにテキストや画面ピクセルからのゼロショットでの Doom のプレイに応用している。MIT ライセンスで公開され、Qwen3.5-35B-A3B を基にした大型版の結果も示している。
2026-09-17 · THURSDAY · 13:07 PDT
1ukisai/Swift-Qwen3.8-27b3,221 DOWNLOADS · 374 LIKESUkisAI published Swift-Qwen3.8-27B, a reasoning-efficient derivative of Qwen3.8-27B. The team reports it spends 58.3 percent fewer thinking tokens for under 1 percent performance loss, giving a 1.95x speed-up on several tasks, by targeting reasoning-marker tokens it identifies as triggering overthinking. A GGUF build ships alongside the main weights.UkisAI 发布 Swift-Qwen3.8-27B,这是 Qwen3.8-27B 的推理效率优化版本。团队称其通过定位被认定会引发过度思考的推理标记 token,使思考 token 用量减少 58.3%,性能损失不足 1%,在多项任务上获得 1.95 倍加速。除主权重外还同时提供 GGUF 版本。UkisAI が Swift-Qwen3.8-27B を公開した。Qwen3.8-27B の推論効率を高めた派生モデルである。過剰な思考を誘発すると同社が特定した推論マーカーのトークンに対処することで、思考トークンを 58.3% 削減しながら性能低下は 1% 未満に抑え、複数のタスクで 1.95 倍の高速化を得たとしている。主要な重みと併せて GGUF 版も配布されている。
2harshatheg/Qwen-2.5-1B-RLCD0 DOWNLOADS · 248 LIKESQwen-2.5-1B-RLCD ships as part of a parallel constrained decoding engine for Apple Silicon, aimed at high-throughput structured information extraction. The MLX-based release targets JSON and classification output and comes with a side-by-side demo on Hugging Face Spaces. It has drawn 248 likes without registering downloads yet.Qwen-2.5-1B-RLCD 随一套面向 Apple Silicon 的并行约束解码引擎一同发布,用于高吞吐的结构化信息抽取。该版本基于 MLX,面向 JSON 与分类类输出,并在 Hugging Face Spaces 上提供了对比演示。目前已获得 248 个点赞,下载量仍为零。Qwen-2.5-1B-RLCD は、Apple Silicon 向けの並列制約付きデコーディング基盤の一部として公開され、高スループットな構造化情報抽出を狙う。MLX を用いたこの公開版は JSON 出力や分類を対象とし、Hugging Face Spaces 上で比較デモが用意されている。ダウンロードはまだ記録されていないが、248 件の likes を集めている。
3Qwen/Qwen3.8-Flash-Next706,052 DOWNLOADS · 5,358 LIKESThe Qwen team published Qwen3.8-Flash-Next, a post-trained multimodal model released in Hugging Face Transformers format. The weights are described as compatible with Transformers, vLLM and SGLang, with a managed version offered through the Qwen Cloud API. The repository has passed 700,000 downloads and 5,300 likes.Qwen 团队发布 Qwen3.8-Flash-Next,这是一个以 Hugging Face Transformers 格式提供的后训练多模态模型。官方称其权重兼容 Transformers、vLLM 与 SGLang,同时通过 Qwen Cloud API 提供托管版本。该仓库下载量已超过 700,000,点赞数超过 5,300。Qwen チームが Qwen3.8-Flash-Next を公開した。Hugging Face Transformers 形式で提供される事後学習済みのマルチモーダルモデルである。重みは Transformers、vLLM、SGLang に対応するとされ、マネージド版は Qwen Cloud の API 経由で提供される。同リポジトリはダウンロード 700,000 件、likes 5,300 件を超えた。
4dealignai/DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP832,011 DOWNLOADS · 263 LIKESDealign AI published an abliterated FP8 build of DeepSeek-V4.1-Flash, with the original model's safety guardrails removed at the weight level. The uploader states that vision, reasoning, multi-token prediction and the 1M-token context of the base model are preserved. The repository has logged about 32,000 downloads.Dealign AI 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash 的 FP8 消除对齐版本,在权重层面移除了原模型的安全护栏。上传方称基础模型的视觉能力、推理、多 token 预测以及 100 万 token 上下文均得以保留。该仓库下载量约为 32,000。Dealign AI が DeepSeek-V4.1-Flash の FP8 版を公開した。元モデルの安全ガードレールを重みのレベルで取り除いたものだ。投稿者は、基盤モデルの画像認識、推論、マルチトークン予測、100 万トークンの文脈長はいずれも維持されていると説明している。同リポジトリのダウンロードは約 32,000 件に達した。
5meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct5,887,953 DOWNLOADS · 7,692 LIKESMeta's Llama-3.1-8B-Instruct is back on the Hugging Face trending list, with close to 5.9 million downloads and more than 7,600 likes. The instruction-tuned 8B text model remains among the most downloaded open-weight checkpoints on the hub.Meta 的 Llama-3.1-8B-Instruct 重新出现在 Hugging Face 趋势榜上,下载量接近 590 万,点赞数超过 7,600。这一经过指令微调的 80 亿参数文本模型,仍是该平台上下载量最高的开放权重模型之一。Meta の Llama-3.1-8B-Instruct が Hugging Face のトレンド一覧に再び姿を見せた。ダウンロードは 590 万件近く、likes は 7,600 件を超える。指示調整済みの 80 億パラメータのテキストモデルで、同ハブで最もダウンロードされている公開重みモデルの一つであり続けている。
2026-09-14 · MONDAY · 01:10 PDT
1meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct5,620,539 DOWNLOADS · 7,587 LIKESMeta's Llama-3.1-8B-Instruct is the 8-billion-parameter instruction-tuned text-generation model in the Llama 3.1 family, distributed in safetensors and PyTorch formats for the Transformers library. It is the most downloaded model on today's list, with about 5.62 million downloads and 7,587 likes.Meta 的 Llama-3.1-8B-Instruct 是 Llama 3.1 系列中 80 亿参数的指令微调文本生成模型,以 safetensors 和 PyTorch 格式提供,可配合 Transformers 库使用。它是今日榜单上下载量最高的模型,下载量约 562 万次,获赞 7587 个。Meta の Llama-3.1-8B-Instruct は、Llama 3.1 ファミリーに属する 80 億パラメータの指示チューニング済みテキスト生成モデルで、Transformers ライブラリ向けに safetensors と PyTorch 形式で配布されている。本日のリストで最もダウンロード数が多く、ダウンロードは約 562 万回、いいねは 7,587 件。
2deepseek-ai/DeepSeek-R1648,837 DOWNLOADS · 14,230 LIKESDeepSeek-R1 is one of DeepSeek's first-generation reasoning models, introduced with DeepSeek-R1-Zero, which was trained by large-scale reinforcement learning without supervised fine-tuning as a preliminary step. The card says R1-Zero gained strong reasoning behaviors from RL but struggled with issues such as endless repetition. Its 14,230 likes are the most on today's list, alongside about 648,800 downloads.DeepSeek-R1 是 DeepSeek 推出的第一代推理模型之一,与 DeepSeek-R1-Zero 一同发布;后者未经监督微调这一前置步骤,直接通过大规模强化学习训练而成。模型卡称,R1-Zero 借助强化学习涌现出强大的推理行为,但也存在无休止重复等问题。它获赞 14230 个,为今日榜单最多,下载量约 64.88 万次。DeepSeek-R1 は DeepSeek の第 1 世代推論モデルの一つで、事前ステップとしての教師ありファインチューニングを経ずに大規模強化学習で訓練された DeepSeek-R1-Zero と同時に発表された。モデルカードによると、R1-Zero は強化学習によって強力な推論行動を獲得した一方、際限のない繰り返しなどの課題を抱えていた。いいねは 14,230 件と本日のリストで最多で、ダウンロードは約 64 万 8800 回。
3dealignai/DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP82,254 DOWNLOADS · 130 LIKESdealignai's release applies what the uploader calls permanent weight-level abliteration to DeepSeek-V4.1-Flash, stripping its safety guardrails while, it says, preserving MMLU capability, vision, reasoning and multi-token prediction. It ships in native FP8 with a 1-million-token context, tool support and maximum reasoning as the default. It has about 2,250 downloads and 130 likes.dealignai 发布的这一版本对 DeepSeek-V4.1-Flash 施加了发布者所称的永久性权重级 abliteration,移除了模型的安全防护,并称保留了 MMLU 能力、视觉、推理和多 token 预测。该模型以原生 FP8 格式提供,支持 100 万 token 上下文和工具调用,默认启用最高推理强度。目前下载量约 2250 次,获赞 130 个。dealignai が公開したこのモデルは、公開者が恒久的な重みレベルの abliteration と呼ぶ処理を DeepSeek-V4.1-Flash に施して安全ガードレールを取り除いたもので、MMLU の性能、視覚、推論、マルチトークン予測は維持されているという。ネイティブ FP8 形式で、100 万トークンの文脈とツール利用に対応し、推論は既定で最大に設定されている。ダウンロードは約 2,250 回、いいねは 130 件。
4thesysdev/OUI-11,447 DOWNLOADS · 105 LIKESOUI-1 from thesysdev is billed as the first diffusion model built for generative UI, a fine-tune of Google's DiffusionGemma 26B-A4B-it that writes user interface screens in openui-lang, the declarative language behind OpenUI. It scores 71.7% on the Generative UI Benchmark, 5.5 times its base model, with 4B active parameters. It has about 1,450 downloads and 105 likes.thesysdev 推出的 OUI-1 号称首个专为生成式 UI 打造的扩散模型,由谷歌 DiffusionGemma 26B-A4B-it 微调而来,可用 OpenUI 背后的声明式语言 openui-lang 编写用户界面。它在 Generative UI Benchmark 上得分 71.7%,是基础模型的 5.5 倍,激活参数为 40 亿。目前下载量约 1450 次,获赞 105 个。thesysdev の OUI-1 は、生成 UI 向けに作られた初の拡散モデルとうたわれ、Google の DiffusionGemma 26B-A4B-it をファインチューニングして、OpenUI を支える宣言的言語 openui-lang で UI 画面を記述する。Generative UI Benchmark で 71.7% を記録し、アクティブパラメータ 40 億でベースモデルの 5.5 倍のスコアを達成した。ダウンロードは約 1,450 回、いいねは 105 件。
5huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF2,682,158 DOWNLOADS · 711 LIKEShuihui-ai's GGUF release is an uncensored build of Qwen3.8-27B made with abliteration, which the card calls a crude proof of concept for removing refusals without TransformerLens. Its latest update adds a Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GSQ-RCO series. With about 2.68 million downloads and 711 likes, it is the second most downloaded model on today's list.huihui-ai 发布的这一 GGUF 版本是通过 abliteration 制作的 Qwen3.8-27B 无审查构建,模型卡称该方法是在不借助 TransformerLens 的情况下移除拒答行为的粗略概念验证。最新更新新增了 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GSQ-RCO 系列。该模型下载量约 268 万次,获赞 711 个,下载量在今日榜单中位列第二。huihui-ai の GGUF 版は、abliteration によって作られた Qwen3.8-27B の無検閲ビルドで、モデルカードはこの手法を TransformerLens を使わずに拒否応答を取り除く粗い概念実証と位置づけている。最新の更新では Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GSQ-RCO シリーズが新たに追加された。ダウンロードは約 268 万回、いいねは 711 件で、ダウンロード数は本日のリストで 2 位。
2026-09-13 · SUNDAY · 13:11 PDT
1deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash244,457 DOWNLOADS · 2,179 LIKESDeepSeek-V4.1-Flash from DeepSeek is a multimodal mixture-of-experts model with 552B backbone parameters and support for contexts of up to one million tokens. It processes images and text natively and uses a causal encoder-decoder design built on a 40-layer transformer, with a technical report centered on KV cache compression. The model has about 2,180 likes and 244,500 downloads.DeepSeek 推出的 DeepSeek-V4.1-Flash 是一款多模态混合专家(MoE)模型,主干参数达 5520 亿,支持最长 100 万 token 的上下文。模型原生处理图像与文本,采用基于 40 层 Transformer 的因果编码器-解码器(CED)架构,技术报告的重点是 KV 缓存压缩。该模型已获约 2180 个赞,下载量约 24.45 万次。DeepSeek の DeepSeek-V4.1-Flash は、バックボーンのパラメータ数が 5520 億に達するマルチモーダルな混合エキスパート(MoE)モデルで、最大 100 万トークンの文脈に対応する。画像とテキストをネイティブに扱い、40 層の Transformer による因果的エンコーダ・デコーダ(CED)構造を採用し、技術レポートは KV キャッシュ圧縮を主題とする。いいねは約 2,180 件、ダウンロードは約 24 万 4500 回。
2nex-agi/Nex-N2.5-mini3,970 DOWNLOADS · 754 LIKESNex-N2.5-mini is the smallest of Nex-AGI's three Nex-N2.5 agentic models, alongside Pro and Max, built for long-horizon tasks in real-world environments. Like Pro, it builds on the multimodal foundations of Nex-N2, with focused improvements in computer use. Its tags point to a Qwen3.5 MoE architecture, and it has about 3,970 downloads and 754 likes.Nex-N2.5-mini 是 Nex-AGI 旗下 Nex-N2.5 智能体模型家族三款中最小的一款(另有 Pro 与 Max),面向真实环境中的长周期任务。与 Pro 一样,它建立在 Nex-N2 的多模态基础之上,并重点提升了计算机操作能力。模型标签显示其采用 Qwen3.5 MoE 架构,目前下载量约 3970 次,获赞 754 个。Nex-N2.5-mini は、Pro、Max と並ぶ Nex-AGI の Nex-N2.5 エージェントモデル 3 種のうち最小のモデルで、実環境での長期的なタスク向けに設計されている。Pro と同様に Nex-N2 のマルチモーダル基盤を受け継ぎ、コンピューター操作を重点的に強化した。タグからは Qwen3.5 MoE アーキテクチャであることがわかり、ダウンロードは約 3,970 回、いいねは 754 件。
3m-a-p/YuE2-3B3,707 DOWNLOADS · 389 LIKESYuE2-3B from m-a-p is an open music generation model that turns lyrics and a style prompt into a complete song with vocals and accompaniment, whose melody and chords can then be reshaped through an editable score. The team claims song quality competitive with Suno v5 and v6 and state-of-the-art results on WildSongBench. It has about 3,710 downloads and 389 likes.m-a-p 推出的 YuE2-3B 是一款开放的音乐生成模型,可根据歌词和风格提示生成包含人声与伴奏的完整歌曲,之后还能通过可编辑的乐谱调整旋律与和弦。团队称其歌曲质量可与 Suno v5/v6 相媲美,并在 WildSongBench 上取得了最先进的成绩。目前下载量约 3710 次,获赞 389 个。m-a-p の YuE2-3B は、歌詞とスタイル指定から歌声と伴奏を備えた楽曲を丸ごと生成するオープンな音楽生成モデルで、生成後は編集可能な楽譜を通じてメロディやコードを調整できる。開発チームは、楽曲の品質が Suno v5/v6 に匹敵し、WildSongBench で最高水準の結果を得たとしている。ダウンロードは約 3,710 回、いいねは 389 件。
4openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF99,716 DOWNLOADS · 214 LIKESOpenBMB's MiniCPM5-2B-GGUF is the GGUF build of MiniCPM5-2B, the second model in the MiniCPM5 series after MiniCPM5-1B. The base is a dense 2B transformer made for on-device, local and resource-constrained deployment, which OpenBMB says reaches 2B-class open-source state of the art. The GGUF repository has about 99,700 downloads and 214 likes.OpenBMB 的 MiniCPM5-2B-GGUF 是 MiniCPM5-2B 的 GGUF 版本,后者是继 MiniCPM5-1B 之后 MiniCPM5 系列的第二款模型。基础模型为稠密的 20 亿参数 Transformer,面向端侧、本地部署及资源受限场景,OpenBMB 称其达到 2B 级开源 SOTA。该 GGUF 仓库下载量约 9.97 万次,获赞 214 个。OpenBMB の MiniCPM5-2B-GGUF は、MiniCPM5-1B に続く MiniCPM5 シリーズ第二弾 MiniCPM5-2B の GGUF 版。ベースは 20 億パラメータの密なトランスフォーマーで、オンデバイスやローカル環境など計算資源の限られた用途向けに作られ、OpenBMB は 2B 級のオープンソース SOTA を達成したとしている。この GGUF リポジトリのダウンロードは約 9 万 9700 回、いいねは 214 件。
5HauhauCS/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF2,157,412 DOWNLOADS · 1,145 LIKESHauhauCS publishes an aggressive uncensored variant of Qwen3.8-27B in GGUF format, tuned to answer directly without refusal behavior, and reports 0 refusals across 465 test prompts. The build adds the publisher's FastMTP speculative decoding, claimed to deliver up to 3.02 times the document token generation speed of a non-MTP build. It has about 2.16 million downloads and 1,145 likes.HauhauCS 以 GGUF 格式发布 Qwen3.8-27B 的激进无审查版本,主打直接作答、不拒答,发布者称其在 465 条测试提示中零拒答。该版本搭载发布者的 FastMTP 投机解码,宣称文档类 token 生成速度最高可达非 MTP 版本的 3.02 倍。目前下载量约 216 万次,获赞 1145 个。HauhauCS は Qwen3.8-27B の攻めた無検閲版を GGUF 形式で公開している。拒否せず直接回答するよう調整されており、公開者は 465 件のテストプロンプトで拒否ゼロと報告する。独自の FastMTP 投機的デコードを搭載し、文書のトークン生成速度は非 MTP 版の最大 3.02 倍としている。ダウンロードは約 216 万回、いいねは 1,145 件。