GitHub-радар
ИИ, который мгновенно выдаёт точный ответ-число, а не абзац текста
Это маленькая модель, которая вместо развёрнутого текста сразу выдаёт откалиброванный ответ — число, дату или место объекта на фото. Поставь её рядом с обычным чат-ботом, и рутинные решения и разметка данных пойдут в сотни раз быстрее.
Это ИИ-модель для принятия решений: отвечает числом-вероятностью на вопрос да/нет, вытаскивает число, дату или текст из документа или фото, находит объект на картинке — без генерации текста.
Когда пригодится
Пригодится, когда нужно быстро и дёшево обработать много однотипных решений или извлечь данные из текста и фото. Не подходит, если нужен развёрнутый ответ с рассуждением — для этого нужен обычный чат-бот.
Плюсы
- Отвечает за миллисекунды — 5,7 мс на серверной видеокарте
- Обходит более крупную модель d1-3B при меньшем размере
- Понимает 16 языков, включая русский
- Достаточно компактна для ноутбука с 8+ ГБ ОЗУ
Минусы
- Не генерирует текст и не годится для диалога
- Надёжна на числах и оценках, но не на произвольных величинах
- Скорость проверена только на серверных GPU, не на ноутбуках
Как поставить — по шагам
- 1Открой ИИ-агента для написания кода (например, Claude Code) в папке своего проекта.
- 2Отправь агенту текст из блока ниже.
- 3Дождись, когда агент установит модель и запустит её на твоём компьютере.
- 4Дай агенту свой пример текста или фото для проверки.
- 5Проверь, что ответ модели — число или дата — совпадает с ожидаемым.
Текст для агента
Текст для шага с агентом — скопируй и отправь (Claude Code, Codex, любой):
Поставь мне модель d1-2B от LiquidAI с Hugging Face: https://huggingface.co/LiquidAI/d1-2B — запусти локально и покажи, какой калиброванный ответ она даёт на моём примере текста или фото.
Небольшая модель, 1.92 миллиарда параметров — по размеру это уровень обычного ноутбука от 8 ГБ оперативки (это оценка по размеру модели), хотя сами авторы приводят скорость только на серверных видеокартах H100 и MI325X.
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки