Каталог моделей AIhoster

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

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
2 525 примерных скачиваний моделей
67 809 успешно скачано файлов
4.4 ТБ отдано пользователям
2.6% объёма отдано из кеша

Динамика файлового трафика

Количество успешно отданных файлов по московским дням.

Что скачивают

Модели по переданному объёму.

  1. deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528 316.1 ГБ · 4234 файлов · ~74 скачиваний
  2. audio-cpp/audio.cpp-gguf 287.3 ГБ · 6384 файлов · ~95 скачиваний
  3. nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 261.9 ГБ · 3190 файлов · ~106 скачиваний
  4. moonshotai/Kimi-K3 259.7 ГБ · 3695 файлов · ~3 скачиваний
  5. zai-org/GLM-5.2 237.4 ГБ · 3048 файлов · ~2 скачиваний
  6. Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 205.1 ГБ · 2279 файлов · ~40 скачиваний
  7. inclusionAI/Ring-2.6-1T 199.7 ГБ · 2077 файлов · ~6 скачиваний
  8. tencent/Hy4-preview 141.4 ГБ · 1815 файлов · ~31 скачиваний
  9. RedHatAI/GLM-5.2-MXFP4xFP8_BLOCK 119.4 ГБ · 1978 файлов · ~4 скачиваний
  10. nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 111 ГБ · 1441 файлов · ~28 скачиваний

Интерес к каталогу

Учитываются успешные открытия страниц моделей с 06.04.2025.

35 700 запросов за всё время
372 уникальных моделей
1 598 запросов за 7 дней
107 запросов сегодня

Активность за 30 дней

Количество успешных запросов по дням, время московское.

Популярные модели

Лидеры за всё время.

  1. BAAI/bge-m3 2669 · 7.5%
  2. defog/sqlcoder-7b 677 · 1.9%
  3. t-tech/T-pro-it-1.0 613 · 1.7%

Последние запросы

Модели, которые пользователи открывали недавно.

  1. 1.openfree/Gemma-3-R1984-27B-Q4_K_M-GGUF
  2. 2.unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF
  3. 3.RichardErkhov/IlyaGusev_-_saiga_tlite_8b-gguf
  4. 4.Qwen/Qwen2-72B
  5. 5.t-tech/T-pro-it-2.1
  6. 6.Qwen/Qwen2.5-Omni-7B
  7. 7.QuantTrio/Qwen3.5-122B-A10B-AWQ
  8. 8.Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
  9. 9.Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
  10. 10.argmaxinc/whisperkit-coreml
  11. 11.RefalMachine/RuadaptQwen2.5-7B-Lite-Beta
  12. 12.Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice
  13. 13.QuantFactory/saiga_tlite_8b-GGUF
  14. 14.Qwen/Qwen3-0.6B
  15. 15.nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4
  16. 16.nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4
  17. 17.t-tech/T-pro-it-1.0-Q5_K_M-GGUF
  18. 18.Qwen/Qwen3-4B-GGUF
  19. 19.Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF
  20. 20.Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
  21. 21.RefalMachine/RuadaptQwen2.5-14B-Instruct
  22. 22.Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
  23. 23.openfree/Gemma-3-R1984-27B-Q4_K_M-GGUF
  24. 24.RichardErkhov/IlyaGusev_-_saiga_tlite_8b-gguf
  25. 25.Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
  26. 26.Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct
  27. 27.Qwen/Qwen3.5-27B
  28. 28.d0rj/e5-small-en-ru
  29. 29.Qwen/Qwen3-0.6B-GGUF
  30. 30.final-bench/darwin-28b-reason
  31. 31.knkarthick/MEETING_SUMMARY
  32. 32.TheBloke/deepseek-coder-6.7B-instruct-GGUF
  33. 33.Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF
  34. 34.knkarthick/MEETING_SUMMARY
  35. 35.Qwen/Qwen3-8B-GGUF
  36. 36.coqui/XTTS-v2
  37. 37.Qwen/Qwen3-32B
  38. 38.msu-rcc-lair/RuadaptQwen2.5-32B-Instruct
  39. 39.yandex/YandexGPT-5-Lite-8B-instruct-GGUF
  40. 40.RefalMachine/RuadaptQwen2.5-14B-Instruct
  41. 41.RefalMachine/RuadaptQwen2.5-14B-Instruct
  42. 42.t-tech/T-pro-it-2.1
  43. 43.t-tech/T-pro-it-2.0
  44. 44.ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B
  45. 45.ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct
  46. 46.Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct
  47. 47.Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF
  48. 48.Qwen/Qwen2-72B-Instruct
  49. 49.jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-portuguese
  50. 50.Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP8