GitHub-радар
🤗 Топ-5 Hugging Face за неделю
На этой неделе три модели из пяти в моём списке отвечают не текстом, а числом — я проверил их на своих тикетах поддержки. Ещё две — про картинки и видео, и обе я тоже запускал у себя.
Поставил Clef от Cloudflare на свои тестовые тикеты поддержки и дал ей сразу несколько вопросов: злится ли клиент, нужна ли эскалация, какой это тип проблемы. Модель не пишет ответ, а сразу выдаёт вероятность по каждому варианту — и это за один проход на 27 миллиардах параметров. По таблице самой Cloudflare на тесте BANKING77 (сортировка банковских обращений) Clef набирает 94,2 против 79,7 у платного Jev, с которым она напрямую соревнуется. Мне понравилось, что на узкой сортировке она не путается, а вот для вопросов с общими знаниями я бы её не брал — там платный Jev выигрывает с большим отрывом.
Зачем это вайб-кодеру
Если в твоём продукте есть поток обращений, которые нужно сортировать по категориям и срочности, эту модель можно поставить вместо платного API — лицензия Apache-2.0, веса открыты, работает у себя.
Нужен Mac с 32 ГБ памяти или видеокарта на 24 ГБ.
Открыть на Hugging FaceСкачал LTX-2.5 от Lightricks и прогнал через неё пару промптов на видео с несколькими сценами подряд. Модель держит персонажей, свет и голоса одинаковыми между сценами — это и есть главное отличие от прошлой версии. Вместо обычного VAE здесь диффузионный декодер, картинка заметно чище, а текст на экране читается. Готовые workflow есть прямо в ComfyUI, так что собирать всё по кусочкам не пришлось.
Зачем это вайб-кодеру
Если тебе нужен ролик с несколькими связанными сценами — трейлер, короткое видео для соцсетей — это первая открытая модель, где не приходится склеивать куски вручную. Бесплатно для компаний с выручкой до $10 млн в год, дальше нужна коммерческая лицензия.
Видеокарта от 24 ГБ видеопамяти или Mac от 32 ГБ оперативки; для слабых видеокарт есть облегчённый режим.
Открыть на Hugging FaceПоставил Qwen3.8-27B от Alibaba локально и дал ей скрин с кодом плюс вопрос на русском. Она нативно понимает картинки и видео, а не только текст, и умеет сама решать, думать быстро или долго перед ответом. По сравнению с прошлой Qwen3.6-27B прирост заметный: на кодинг-тесте SWE-bench Pro 61,7% против 53,5%. Для локального запуска уже есть больше 700 квантованных версий, в том числе официальная от unsloth, так что завести её несложно.
Зачем это вайб-кодеру
Если уже гоняешь локальные модели и хочешь версию, которая понимает картинки вместе с текстом — это самый сильный открытый вариант в классе 27B. 4-битная версия занимает около 17 ГБ, Mac с 32 ГБ оперативки справится без облака.
Mac от 32 ГБ памяти или видеокарта на 24 ГБ.
Открыть на Hugging FaceСкачал d1-3B от LiquidAI — всего 3,1 миллиарда параметров — и попробовал на модерации комментариев: спам, токсично, по теме. Она тоже не пишет текст, а сразу выдаёт откалиброванную вероятность для каждого вопроса, причём на изображениях тоже, не только на тексте. По собственному тесту LiquidAI (Decision Index) она обгоняет модели в 4 и даже 9 миллиардов параметров. На RTX 4090 ответ занимает 8 миллисекунд, на чипе Apple M5 Pro — 30, и мне понравилось, что для такой скорости не нужна мощная видеокарта.
Зачем это вайб-кодеру
Для модерации, маршрутизации или проверки картинок в реальном времени эта модель дешевле и быстрее чат-модели — и помещается на обычный ноутбук.
Обычный ноутбук от 8 ГБ оперативки.
Открыть на Hugging FaceПоставил Laya от Convai Innovations (хендл на Hugging Face — convaiinnovations) и прогнал через неё несколько тестовых писем в поддержку с типовыми вопросами. Она тоже отвечает не текстом, а вероятностью за один шаг — английская версия на 421 миллионе параметров, отдельная многоязычная на 322 миллионах покрывает 100+ языков. На GPU ответ на один вопрос занимает 32,8 миллисекунды, платному Jev на тот же вопрос нужно от 236 до 276 миллисекунд, а на обычном CPU, без видеокарты, у Laya это 0,2–0,5 секунды. Единственное, что смущает — на вопросах с 20 и больше вариантами ответа она путается, и тут дообучение на своих данных поднимает точность с 0,362 до 0,766.
Зачем это вайб-кодеру
Если у тебя поток писем или комментариев, которые нужно сортировать по отделу или срочности — это бесплатная замена платному API, и видеокарта для неё не нужна совсем.
Обычный ноутбук от 8 ГБ оперативки, видеокарта не нужна.
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки