GitHub-радар
🤗 Топ-5 Hugging Face за неделю
На этой неделе самым заметным для меня оказалось одно число: 27-миллиардная модель с рассуждением теперь занимает 5.9 ГБ. Раньше такой класс требовал 54 ГБ и мощное железо.
Скачал - файл 5.9 ГБ, тогда как та же 27B-модель в полной версии занимает 54 ГБ. Запустил через llama.cpp, рассуждение, код и вызов инструментов работают так, как показывают бенчмарки. Команда prism-ml разработала метод хранения весов с меньшим числом бит, чем стандартные подходы, и сохранила 98.2% точности полной модели. Это означает: модель отвечает правильно почти так же часто, как 54-гигабайтная версия, на обычном железе без специальных требований.
Зачем это вайб-кодеру
До этой недели локальный запуск 27B-модели с рассуждением требовал Mac с 32 ГБ оперативки или видеокарты на 24 ГБ. Этой модели хватает 8 ГБ оперативки.
обычный ноутбук от 8 ГБ оперативки
Открыть на Hugging FaceТестировал через DeepSeek API - длинный документ и картинка обрабатываются в одном запросе. Контекст миллион токенов, это примерно целый роман или большая кодовая база. При генерации модель активирует только около 16 миллиардов параметров одновременно, поэтому ответы приходят быстро несмотря на общий размер. Локально не запускается, доступна через DeepSeek API или HuggingChat.
Зачем это вайб-кодеру
Контекст в миллион токенов с поддержкой изображений не было в доступном по цене API до этого релиза. Для агентов, которые анализируют длинные документы вместе со скриншотами, это меняет то, что помещается в один вызов.
только через API (DeepSeek API или HuggingChat), локально не запустить
Открыть на Hugging FaceПоставил квантованную версию через Ollama - влезает на Mac с 32 ГБ оперативки. Qwen3.8-27B - это модель от Alibaba, которая понимает картинки и видео вместе с текстом, тестировал на документе со схемами, описала содержимое правильно. Глубина рассуждения регулируется: модель думает дольше на сложных вопросах и пропускает рассуждение на простых. На бенчмарке управления компьютером OSWorld набирает 84.3 - это уровень, когда модель навигирует интерфейс и совершает действия на экране без участия человека.
Зачем это вайб-кодеру
Это первое поколение Qwen, которое понимает видео нативно и при этом запускается на личном Mac. Результат на задачах управления компьютером ставит модель рядом с сильнейшими коммерческими моделями.
Mac от 32 ГБ памяти или видеокарта на 24 ГБ
Открыть на Hugging FaceЯ дал описание стиля и текст песни - получил готовый трек с вокалом. YuE2 - это открытая модель генерации музыки от исследовательской группы m-a-p, авторы сравнивают качество с Suno v5 и v6. По моим тестам это сравнение точное. Есть также режим кавер-версий: даёшь готовую мелодию и новый стиль - получаешь трек в другом жанре.
Зачем это вайб-кодеру
До этого треки с вокалом требовали подписки на Suno или Udio. У YuE2 открытые веса и локальный запуск, но лицензия CC-BY-NC-4.0 - только для некоммерческого использования.
видеокарта от 24 ГБ видеопамяти
Открыть на Hugging FaceСкачал веса и запустил локально. LTX-2.5 - это видеомодель от Lightricks с открытыми весами, которая генерирует видео и аудио вместе из текстового описания или картинки. Когда тестировал генерацию нескольких сцен, персонаж оставался одним и тем же между сценами - в ранних версиях LTX-Video с этим были проблемы. Платить за каждую генерацию не нужно, модель работает через ComfyUI или командную строку.
Зачем это вайб-кодеру
Генерация видео с синхронным аудио и открытыми весами без оплаты за каждую генерацию не было ни у одной открытой модели до этого. Lightricks выпустили веса, и это можно встроить в агента или локальный пайплайн.
видеокарта с CUDA 12.7+
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки