@HuggingModels
Аккаунт весь день продвигал компактные открытые языковые модели с упором на локальный запуск, рассуждения и низкие требования к ресурсам. Основной фокус — дистиллированные варианты Qwen3 на 0,6–1,7 млрд параметров, включая SFT- и GGUF-версии. Также представлены Qemma-Q14B, MoA-100M/150M, LFM2.5-1.2B и DualMinded-Qwen3-1.7B.