Каталог моделей AIhoster

Найдите модель Hugging Face и скачивайте её через российский сервис AIhoster.

Подобрать модель по задаче →Сравнить по бенчмаркам →

Модели по задачам

Автоматическая подборка популярных публичных моделей по данным Hugging Face.

Открыть весь каталог →

Скачивания через AIhoster

Файловый трафик считается точно, а скачивания моделей — по анонимным дневным сессиям. IP-адреса, токены и параметры запросов не сохраняются.

Файловая статистика — с 17 августа 2026 года · модели — с 19.08.2026 · время московское
1 248 примерных скачиваний моделей
62 840 успешно скачано файлов
5.5 ТБ отдано пользователям
2.9% объёма отдано из кеша

Динамика файлового трафика

Количество успешно отданных файлов по московским дням.

Что скачивают

Модели по переданному объёму.

  1. Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B 396 ГБ · 3544 файлов · ~6 скачиваний
  2. zai-org/GLM-5.2 338.3 ГБ · 1472 файлов · ~6 скачиваний
  3. RedHatAI/GLM-5.2-MXFP4xMXFP8 304.6 ГБ · 4257 файлов · ~7 скачиваний
  4. zai-org/GLM-5 295.5 ГБ · 1214 файлов · ~4 скачиваний
  5. deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528 222.4 ГБ · 2473 файлов · ~4 скачиваний
  6. Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 216.9 ГБ · 2392 файлов · ~3 скачиваний
  7. Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 206.5 ГБ · 1580 файлов · ~11 скачиваний
  8. deepseek-ai/DeepSeek-V3 196.5 ГБ · 1899 файлов · ~12 скачиваний
  9. unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF 184.7 ГБ · 152 файлов · ~6 скачиваний
  10. RedHatAI/GLM-5.2-MXFP4xFP8_BLOCK 180.5 ГБ · 2645 файлов · ~4 скачиваний

Интерес к каталогу

Учитываются успешные открытия страниц моделей с 06.04.2025.

32 205 запросов за всё время
358 уникальных моделей
1 500 запросов за 7 дней
33 запросов сегодня

Активность за 30 дней

Количество успешных запросов по дням, время московское.

Популярные модели

Лидеры за всё время.

  1. BAAI/bge-m3 2640 · 8.2%
  2. yandex/YandexGPT-5-Lite-8B-instruct-GGUF 770 · 2.4%
  3. defog/sqlcoder-7b 656 · 2.0%
  4. TheBloke/deepseek-coder-6.7B-instruct-GGUF 630 · 2.0%
  5. evilfreelancer/o1_gigachat-20b-a3b_gguf 611 · 1.9%
  6. t-tech/T-pro-it-1.0 592 · 1.8%
  7. t-tech/T-pro-it-1.0-Q4_K_M-GGUF 560 · 1.7%
  8. Qwen/Qwen2-7B-Instruct 547 · 1.7%

Последние запросы

Модели, которые пользователи открывали недавно.

  1. 1.soundsgoodai/Zipformer-cr-ctc-transducer-XL-290M
  2. 2.internlm/internlm2-chat-20b
  3. 3.nvidia/canary-1b
  4. 4.google/embeddinggemma-300m
  5. 5.Edge0/Audio8-ASR-0.1B
  6. 6.mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
  7. 7.ibm-granite/granite-embedding-small-english-r2
  8. 8.Qwen/Qwen2-7B
  9. 9.microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct
  10. 10.nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16
  11. 11.zai-org/GLM-ASR-Nano-2512
  12. 12.microsoft/Phi-3-medium-4k-instruct
  13. 13.moonshotai/Kimi-K3
  14. 14.yandex/YandexGPT-5-Lite-8B-instruct-GGUF
  15. 15.yandex/YandexGPT-5-Lite-8B-instruct-GGUF
  16. 16.ibm-granite/granite-embedding-small-english-r2
  17. 17.Qwen/Qwen3.5-122B-A10B
  18. 18.Edge0/ARK-ASR-3B
  19. 19.inclusionAI/Ring-2.6-1T
  20. 20.ibm-granite/granite-embedding-small-english-r2
  21. 21.Qwen/Qwen3.5-122B-A10B-FP8
  22. 22.kha-white/manga-ocr-base
  23. 23.upstage/Solar-Open2-250B
  24. 24.google-bert/bert-large-cased
  25. 25.nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4
  26. 26.Vtmpas/BerryLM-L-v2-early-ckpt
  27. 27.microsoft/Phi-3.5-mini-instruct
  28. 28.zai-org/GLM-4.7-Flash
  29. 29.google-bert/bert-large-cased
  30. 30.Surpem/Supertron-embedding-190M
  31. 31.PaddlePaddle/en_PP-OCRv5_mobile_rec
  32. 32.nvidia/parakeet-tdt-1.1b
  33. 33.Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF
  34. 34.google-bert/bert-large-cased
  35. 35.s-batman/Ornith-1.0-35B-NVFP4-MTP-GGUF
  36. 36.zai-org/GLM-4.7-Flash
  37. 37.Surpem/Supertron-embedding-190M
  38. 38.nvidia/parakeet-tdt-1.1b
  39. 39.soundsgoodai/Zipformer-transducer-XL-290M
  40. 40.nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4
  41. 41.intfloat/multilingual-e5-large
  42. 42.zai-org/GLM-OCR
  43. 43.datalab-to/surya-ocr-2
  44. 44.thinkingmachines/Inkling-Small
  45. 45.BAAI/bge-m3
  46. 46.s-batman/Ornith-1.0-35B-NVFP4-MTP-GGUF
  47. 47.s-batman/Ornith-1.0-35B-NVFP4-MTP-GGUF
  48. 48.Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8
  49. 49.Qwen/Qwen3.5-27B
  50. 50.PaddlePaddle/en_PP-OCRv5_mobile_rec