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
2 532 примерных скачиваний моделей
68 691 успешно скачано файлов
4.8 ТБ отдано пользователям
2.4% 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 290.5 ГБ · 4106 файлов · ~73 скачиваний
  2. audio-cpp/audio.cpp-gguf 274.4 ГБ · 5917 файлов · ~95 скачиваний
  3. nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 270.7 ГБ · 3277 файлов · ~106 скачиваний
  4. moonshotai/Kimi-K3 244.8 ГБ · 3467 файлов · ~4 скачиваний
  5. Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 233.1 ГБ · 2474 файлов · ~40 скачиваний
  6. unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF 220 ГБ · 532 файлов · ~8 скачиваний
  7. inclusionAI/Ring-2.6-1T 209.2 ГБ · 2192 файлов · ~5 скачиваний
  8. tencent/Hy4-preview 167.3 ГБ · 1798 файлов · ~39 скачиваний
  9. RedHatAI/GLM-5.2-MXFP4xFP8_BLOCK 156.6 ГБ · 2559 файлов · ~4 скачиваний
  10. zai-org/GLM-5.2 149.8 ГБ · 1688 файлов · ~2 скачиваний

Интерес к каталогу

Учитываются успешные открытия страниц моделей с 06.04.2025.

34 923 запросов за всё время
371 уникальных моделей
1 766 запросов за 7 дней
1 запросов сегодня

Активность за 30 дней

Количество успешных запросов по дням, время московское.

Популярные модели

Лидеры за всё время.

  1. BAAI/bge-m3 2664 · 7.6%
  2. yandex/YandexGPT-5-Lite-8B-instruct-GGUF 794 · 2.3%
  3. defog/sqlcoder-7b 671 · 1.9%
  4. TheBloke/deepseek-coder-6.7B-instruct-GGUF 649 · 1.9%
  5. evilfreelancer/o1_gigachat-20b-a3b_gguf 632 · 1.8%
  6. t-tech/T-pro-it-1.0 607 · 1.7%
  7. t-tech/T-pro-it-1.0-Q4_K_M-GGUF 576 · 1.6%
  8. Qwen/Qwen2-7B-Instruct 568 · 1.6%

Последние запросы

Модели, которые пользователи открывали недавно.

  1. 1.TheBloke/deepseek-coder-6.7B-instruct-GGUF
  2. 2.mistralai/Magistral-Small-2507
  3. 3.Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
  4. 4.unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF
  5. 5.mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506
  6. 6.deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
  7. 7.onnx-community/Kokoro-82M-v1.0-ONNX
  8. 8.protoLabsAI/ThinkingCap-Qwen3.6-27B-MTP-GGUF
  9. 9.mistralai/Mistral-Large-Instruct-2411
  10. 10.RedHatAI/GLM-5.2-MXFP4xFP8_BLOCK
  11. 11.audio-cpp/audio.cpp-gguf
  12. 12.Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
  13. 13.Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct
  14. 14.Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
  15. 15.onnx-community/Kokoro-82M-v1.0-ONNX
  16. 16.zai-org/GLM-5.2
  17. 17.mistralai/Mistral-Large-Instruct-2411
  18. 18.Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B
  19. 19.protoLabsAI/ThinkingCap-Qwen3.6-27B-MTP-GGUF
  20. 20.Kansallisarkisto/cyrillic-large-handwritten
  21. 21.ibm-granite/granite-embedding-small-english-r2
  22. 22.unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF
  23. 23.deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
  24. 24.baidu/qianfan-ocr
  25. 25.zai-org/GLM-4.7-Flash
  26. 26.BAAI/bge-base-en-v1.5
  27. 27.mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
  28. 28.Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
  29. 29.google-bert/bert-large-cased
  30. 30.microsoft/Phi-3-medium-4k-instruct
  31. 31.t-tech/T-pro-it-1.0-Q4_K_M-GGUF
  32. 32.google/embeddinggemma-300m
  33. 33.moonshotai/Kimi-K3
  34. 34.mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
  35. 35.Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8
  36. 36.Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8
  37. 37.k2-fsa/OmniVoice
  38. 38.Qwen/Qwen3-4B-GGUF
  39. 39.Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
  40. 40.Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP8
  41. 41.Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP8
  42. 42.Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
  43. 43.paddlepaddle/paddleocr-vl-1.5
  44. 44.Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
  45. 45.google-bert/bert-large-cased
  46. 46.openai/gpt-oss-120b
  47. 47.mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
  48. 48.Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
  49. 49.Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
  50. 50.Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP8