HuggingModels — 26-05-2026
50 твитов за сутки. Лента — плотный поток Hugging Face-релизов: Gemma 4/GGUF локальные модели, Qwen3.6 quantization, multimodal/video, ASR/TTS и небольшие специализированные модели.
Gemma 4 и локальный RAG — сразу несколько релизов строятся вокруг Gemma 4: Gemma 4 E4B Finetune для image/text задач, GGUF fine-tune для RAG/chat на llama.cpp/Ollama и Lumynax Infused Gemma E4B как local-first text generation model без cloud dependency Gemma 4 E4B Finetune, Gemma 4 RAG GGUF, Lumynax Infused Gemma E4B. Рядом идет conversational Llama GGUF для локального inference через llama.cpp Llama GGUF.
Qwen3.6 quantized vision-language — два больших чекпойнта Qwen3.6-27B идут в DASHQ-квантовании: INT2-g32 как максимально сжатый vision-language вариант и INT4-g64 как более точная multimodal conversation сборка для consumer GPU Qwen3.6-27B-DASHQ-INT2-g32, Qwen3.6-27B-DASHQ-INT4-g64. Для evaluation/reasoning отдельно отмечен Qwen2.5 Omni Thinker-based CEAEval-Model CEAEval-Model.
Video, ASR и TTS — VideoR1 SFT LoRA добавляет scene-aware video understanding поверх Qwen2.5 VL и загружается как merged LoRA adapter VideoR1 SFT LoRA. Wren ASR 0.5B multi закрывает компактное multilingual speech recognition без language-specific fine-tuning Wren ASR 0.5B multi. В TTS-линии s2-fineturned на fish_qwen3_omni дает instruction-following speech в пяти языках s2-fineturned TTS.
Нишевые модели — Qwen2.5 7B Itemset Extractor предназначен для извлечения структурированных элементов из messy text Qwen2.5 7B Itemset Extractor, Mistral Small 3.2 24B W4A16 AutoRound дает 4-bit multimodal image/text inference Mistral Small 3.2 4-bit, sortformer-finetuned закрывает sequence sorting/ranking tasks sortformer-finetuned, а AquilaX-AI/Review — lightweight DistilBERT text classification for real-time apps AquilaX-AI/Review.
