🤗 Топ-5 Hugging Face за неделю

GitHub-радар

🤗 Топ-5 Hugging Face за неделю

Эту неделю на Hugging Face запомню по двум вещам: бесплатная модель от Cloudflare разбирает тикет или счёт в готовое число, а не в абзац текста, а видеомодель Lightricks впервые держит одного персонажа через несколько склеенных сцен подряд.

01Lightricks/LTX-2.5 6.3k1627k загрузок/мес22B параметровimage-to-video

Поставил LTX-2.5 у себя через ComfyUI и попробовал склеить несколько сцен в один ролик подряд. У Lightricks прошлая версия, LTX-2, умела выдавать только один непрерывный кадр, а эта модель держит личность персонажа, освещение и общий стиль сразу через несколько склеенных планов. Звук здесь получается в одном ролике с видео: на входе текст, картинка или кусок старого видео, на выходе готовый клип со своей звуковой дорожкой. Мне понравилось, что веса открытые, и донастраивать модель под свои задачи можно у себя, а не только через чужой сервис.

Зачем это вайб-кодеру

Раньше, чтобы собрать видео с несколькими сценами и своим звуком, приходилось склеивать куски из разных программ. Здесь всё выходит из одной модели сразу, и её можно поставить и донастроить у себя, а не платить за облачный сервис каждый раз.

Mac от 32 ГБ памяти или видеокарта на 24 ГБ

Открыть на Hugging Face
02Cloudflare/clef-flash 4416.4k загрузок/мес9.4B параметровimage-text-to-text

Попробовал дать модели пример счёта и два вопроса сразу: оплачен он или просрочен, и превышает ли сумма тысячу долларов. Clef-Flash от Cloudflare - модель на 9 миллиардов параметров, которая читает запись один раз и отвечает на все вопросы сразу, а не пишет абзац, который потом разбираешь сам. По тестовому счёту на 1250 долларов со статусом overdue она дала девяносто процентов на вариант «просрочен» и только пять на «оплачен». Мне понравилось, что она совместима по формату с платным сервисом Jev, а эта версия - открытая и бесплатная.

Зачем это вайб-кодеру

Такие задачи - разобрать тикет, счёт или комментарий по готовым вопросам - раньше решал только платный сервис через API. Эту модель можно поставить у себя на обычном ноутбуке, и ответ приходит в виде чисел, а не текста, который потом читаешь и разбираешь сам.

ноутбук от 16 ГБ оперативки

Открыть на Hugging Face
03Qwen/Qwen3.8-27B 17k6822k загрузок/мес27.8B параметровimage-text-to-text

Поставил квантованную версию через Ollama и дал модели ту же задачу, что обычно решаю в Claude Code - найти баг по тикету в чужом репозитории. Qwen3.8-27B от Alibaba построена на архитектуре Qwen3.5, и на бумаге прибавка заметная: на Terminal Bench 2.1 модель набирает 73 балла против 63.4 у прошлой версии Qwen3.6-27B, а на управлении компьютером через картинку экрана - 84.3 против 63.9. Модель видит текст, картинки и видео, контекст у неё 262 тысячи токенов из коробки и расширяется до миллиона. Для китайских моделей это обычная история: цифры в тестах растут быстрее, чем качество в реальной агентной работе, и до уровня, которым я пользуюсь каждый день в Claude Code, здесь всё равно далеко.

Зачем это вайб-кодеру

Для простой повторяющейся задачи дома или когда нет денег на подписку - этого достаточно, особенно если хватает своей видеокарты. Для настоящей работы с кодом через агента я продолжаю работать в Claude Code на Opus.

Mac от 32 ГБ памяти или видеокарта на 24 ГБ

Открыть на Hugging Face
04Qwen/Qwen-Image-2.1 3.0k90k загрузок/мес7.1B параметровtext-to-image

На прошлой неделе я уже пробовал эту модель и вырезал фон одним запросом. За семь дней счётчик загрузок вырос с 52804 до 90003 - модель продолжают ставить себе. Qwen-Image-2.1 от Alibaba - единая модель для рисования и редактирования картинок в линейке Qwen, и за один запрос ей можно отправить до десяти референсных изображений, а правку отметить прямо на картинке кружком или маской, без длинного текстового описания. Второй раз подряд модель держится в верхних строчках недели, и это не выглядит как случайная вспышка интереса.

Зачем это вайб-кодеру

Для обложки статьи или карточки товара такая модель со встроенной прозрачностью и правкой по маске экономит отдельный шаг через инструмент удаления фона. Продолжающийся рост загрузок второй раз подряд говорит, что это не случайная находка одной недели.

обычный ноутбук от 8 ГБ оперативки

Открыть на Hugging Face
05TaichuAI/ZDTaichu5.0-9B 2.9k13k загрузок/мес9.8B параметровimage-text-to-text

Открыл готовый демо-спейс прямо в браузере и дал модели план квартиры с вопросом, какая комната слева от кухни - она разобрала чертёж правильно. ZDTaichu5.0-9B от TaichuAI - универсальная модель на 9 миллиардов параметров для понимания изображений, пространственных задач и работы агентом, и по собственным цифрам вендора она лидирует среди моделей такого же небольшого размера: 93.7 на тесте по инструкциям IFEval и 87.7 на агентном TAU2-Bench. Сравнение здесь только с такими же девятимиллиардными моделями, а не с чем-то уровня Opus или Fable, которыми я пользуюсь в работе каждый день. Мне понравилось, что пробовать её можно прямо в браузере, без установки и без Ollama.

Зачем это вайб-кодеру

Разобрать план помещения или спросить модель про расположение предметов на картинке - для такой простой задачи дома этого достаточно, и пробовать можно бесплатно прямо в браузере. Для настоящей агентной работы я всё равно сравниваю результат с тем, что получаю от Opus в Claude Code, и разрыв заметен.

ноутбук от 16 ГБ оперативки

Открыть на Hugging Face