Нейроканал - ИИ нейросети

Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс TL;DR Новое: Ornith-1.5 — линейка кодинг-моделей, которая сама придумывает себе задачи и на них же учится. DFlash 2 ускоряет выдачу Qwen3.8-27B втрое без потери качества. s1-mini на 0,6 млрд параметров вычищает расшифровку речи. Фикс-шаблоны Qwen обновились под 3.8. Держится: Qwen3.8-27B, вокруг которой уже одиннадцать строк из двадцати, LTX-2.5, MiniMax Music3 и MiniMax-H3. LLM и агенты Ornith-1.5-35B-A3B — MoE, 3 млрд активных из 35, и по замерам лаборатории она обходит ровесницу Qwen3.6-35B-A3B на всех кодовых и агентных тестах: SWE-bench Verified 79,0 против 73,4. Интереснее то, как её учили: модель сама придумывает себе новые задачи, сама собирает под них обвязку с инструментами и учится на собственных решениях, награда идёт сразу на все три стадии. Контекст 262 тысячи токенов, лицензия MIT. Ornith-1.5-9B — младшая, плотная, 19 ГБ в bf16 и одна карта под сервер. Отдельная сжатая сборка Mobile ставится на iPhone и Android, при этом на кодовых замерах модель спорит с Gemma 4-31B и Qwen3.6-35B-A3B. Есть и флагман на 397 млрд, в топ трендов он не попал: Terminal-Bench 2.1 86,1 при 85,0 у Opus 4.8 по их же замерам, разобрали в блоге. Ускорение выдачи Qwen3.8-27B-DFlash2 — черновик для спекулятивного декодирования, не самостоятельная модель: предсказывает целый блок токенов за один проход, а Qwen3.8-27B их проверяет. На H200 одиночный запрос идёт до 3,4 раза быстрее, 236 токенов в секунду против 68,9 без спекуляции. Качество не страдает: при жадном выборе выдача совпадает с оригинальной токен в токен, при сэмплировании сохраняется то же распределение. Apache 2.0, замеры по пяти задачам. Речь s1-mini — модель на 0,6 млрд параметров, которая приводит расшифровку речи в читаемый вид: убирает слова-паразиты, доводит самоисправления до того варианта, на котором говорящий остановился, расставляет знаки и заглавные, записывает числа, даты и адреса почты так, как их пишут, а не произносят. Точность 94,8% по токенам на 7519 английских примерах, сжатая сборка весит меньше полугигабайта и работает на процессоре ноутбука. Язык только английский, к сожалению, но за подход респект. Кванты и сообщество Qwen3.8-27B с обвязкой заняла одиннадцать строк из двадцати. GGUF от Unsloth с 7 млн загрузок качают почти втрое чаще оригинала, ещё семь строк держат расцензуренные сборки, вместе это 4,1 млн загрузок. Саму модель разбирал, когда выложили веса. Рядом фикс-шаблоны Qwen от froggeric, версия 22.3 под 3.8: официальный шаблон по умолчанию включает максимальную глубину рассуждений и съедает бюджет токенов до ответа, а при отключённых размышлениях просто падает с ошибкой. Здесь это починено, плюс распознаются названия режимов из Claude Code, Cursor и Cline. 1435 лайков при нуле загрузок, файл копируют руками. Держится в топе LTX-2.5, видеомодель со звуком, MiniMax-H3 с 4,5 млн загрузок, держится с конца июля, и MiniMax Music3. Хорошей недели! 👾 @neuro_channel