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
336 примерных скачиваний моделей
27 292 успешно скачано файлов
3 ТБ отдано пользователям
1.8% объёма отдано из кеша

Динамика файлового трафика

Количество успешно отданных файлов по московским дням.

Что скачивают

Модели по переданному объёму.

  1. zai-org/GLM-5.2 336.1 ГБ · 1450 файлов · ~4 скачиваний
  2. Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B 320.3 ГБ · 2507 файлов · ~4 скачиваний
  3. zai-org/GLM-5 295.4 ГБ · 1212 файлов · ~2 скачиваний
  4. RedHatAI/GLM-5.2-MXFP4xMXFP8 174 ГБ · 2349 файлов · ~3 скачиваний
  5. Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 162.5 ГБ · 1169 файлов · ~9 скачиваний
  6. tencent/Hy3 111.9 ГБ · 874 файлов · ~1 скачиваний
  7. deepseek-ai/DeepSeek-V3 111.6 ГБ · 1148 файлов · ~5 скачиваний
  8. MiniMaxAI/MiniMax-M2.1 91.5 ГБ · 747 файлов · ~3 скачиваний
  9. deepseek-ai/DeepSeek-R1 89.9 ГБ · 366 файлов
  10. Qwen/Qwen3.5-397B-A17B 76.5 ГБ · 868 файлов · ~1 скачиваний

Интерес к каталогу

Учитываются успешные открытия страниц моделей с 06.04.2025.

28 809 запросов за всё время
343 уникальных моделей
2 055 запросов за 7 дней
45 запросов сегодня

Активность за 30 дней

Количество успешных запросов по дням, время московское.

Популярные модели

Лидеры за всё время.

  1. BAAI/bge-m3 2602 · 9.0%
  2. defog/sqlcoder-7b 637 · 2.2%
  3. t-tech/T-pro-it-1.0 575 · 2.0%

Последние запросы

Модели, которые пользователи открывали недавно.

  1. 1.mistralai/voxtral-mini-3b-2507
  2. 2.Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
  3. 3.Qwen/Qwen3.5-27B
  4. 4.zai-org/GLM-5
  5. 5.Qwen/Qwen3.5-27B
  6. 6.zai-org/GLM-4.7-FP8
  7. 7.deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash
  8. 8.boboliu/qwen3-reranker-4b-w4a16-g128
  9. 9.defog/sqlcoder-7b
  10. 10.internlm/internlm2_5-7b-chat
  11. 11.mradermacher/janus-pro-7b-lm-gguf
  12. 12.jinaai/jina-reranker-m0
  13. 13.OpenMOSS-Team/MOSS-Transcribe-Diarize
  14. 14.BAAI/bge-base-en-v1.5
  15. 15.zai-org/GLM-4.7-Flash
  16. 16.tiiuae/falcon-ocr
  17. 17.tencent/hy3
  18. 18.qwen/qwen3.8-27b
  19. 19.qwen/qwen2.5-vl-7b-instruct
  20. 20.qwen/qwen2-72b-instruct
  21. 21.qwen/qwen2-57b-a14b-instruct
  22. 22.nomic-ai/nomic-embed-text-v2-moe-gguf
  23. 23.moonshotai/kimi-k3
  24. 24.microsoft/phi-4-multimodal-instruct
  25. 25.final-bench/darwin-60b-duo
  26. 26.final-bench/darwin-398b-jgos
  27. 27.coherelabs/cohere-transcribe-03-2026
  28. 28.baai/bge-reranker-base
  29. 29.zai-org/glm-5.2
  30. 30.benxh/qwen2.5-vl-7b-instruct-gguf
  31. 31.upstage/Solar-Open2-250B
  32. 32.Qwen/Qwen3.8-Flash-Next
  33. 33.Qwen/Qwen3-ASR-1.7B
  34. 34.zai-org/GLM-4.5
  35. 35.JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Base-Pretrain
  36. 36.ggml-org/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct-GGUF
  37. 37.nitrai-research/Moderato-V1-Pro
  38. 38.DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-GGUF
  39. 39.opendatalab/MinerU2.5-2509-1.2B
  40. 40.nvidia/nvidia-nemotron-3-ultra-550b-a55b-bf16
  41. 41.baai/bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight
  42. 42.kyutai/stt-2.6b-en
  43. 43.Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
  44. 44.Qwen/Qwen3-8B
  45. 45.mistralai/Codestral-22B-v0.1
  46. 46.deepseek-ai/DeepSeek-R1
  47. 47.nitrai-research/Moderato-V1-Pro
  48. 48.zai-org/GLM-ASR-Nano-2512
  49. 49.moonshotai/Kimi-K3
  50. 50.mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1