TokenRhythm/NeoHorse

NeoHorse-1: Towards Recursive Self-Improvement via Agentic Post-Training with Routing Harness.

Языковые моделиPython#agent#large-language-models#llm#post-training#recursive-self-improvement

2,0 Ровно Магнитуда из 10 — скорость роста интереса, а не оценка качества. Рост звёзд выглядит естественно. Данные на 25 сентября 2026, 03:35 UTC.

Открыть на Сейсмографе Открыть на GitHub

О проекте

Семейство открытых моделей NeoHorse для агентных сценариев: NeoHorse-1 (4B и 9B) для вызова инструментов, кода и следования инструкциям, а NeoHorse-Jev-4B превращает состояние приложения в структурированные решения через prefill-only инференс.

Чем пригодится

Запустить NeoHorse-1-4B локально в GGUF-квантовании для агентных задач без облака
Использовать NeoHorse-Jev-4B для выбора инструмента или маршрутизации запроса по состоянию приложения
Дообучить модель под свой harness через routing-guided agentic post-training

Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.

Почему он в тренде

Сегодня уже 0 звёзд, к концу дня ожидается около 44.
Репозиторию 21 день, а у него уже 947 звёзд.
Топ новых репозиториев за месяц: #100.

Звёзды по дням

Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.

Цифры

Всего звёзд: 947
Сегодня: 0 · к вечеру ≈ 44
Форков: 11
Issues и pull requests: 2
Наблюдателей: 1
Язык: Python
Лицензия: Apache-2.0
Создан: 4 сентября 2026
Последний коммит: 24 сентября 2026

Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно. Магнитуда понижена, но не обнулена:

Форков меньше обычного: 11 на 947 звёзд.

Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.

Где замечен

25 сентября 2026Топ новых репозиториев за месяц: #100

Бейдж для README

Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.

[![Сейсмограф](https://gitnova.dev/badge/TokenRhythm/NeoHorse.svg)](https://gitnova.dev/r/TokenRhythm/NeoHorse)

Ещё в этой категории

6,5
jaredpalmer/kev
kev — LoRA-адаптер с небольшим readout-хедом на базе Qwen2.5-0.5B, который за один forward pass отвечает на множество типизированных вопросов по документу, выдавая калиброванные вероятности вместо текста.

На пикеЯзыковые моделиPython+0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 353
5,9
deepopen-com/deepopen
Открытый неавторегрессионный движок принятия решений (System 1) для структурированных типовых задач: за один forward pass выдаёт типизированные ответы (choice, score, noul) на 100+ языках без генерации текста. Подходит…

Ранний сигналЯзыковые моделиPython+0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 195
5,7
togethercomputer/tev1
Открытый датасет и рецепт дообучения Qwen3.5-4B для выбора одного варианта из 2–24 по контексту и вопросу. Репозиторий содержит данные, скрипты сборки, обучения через Together AI и оценки.

Ранний сигналЯзыковые моделиPython+0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 56
5,2
NVIDIA/Model-Optimizer
Библиотека NVIDIA для сжатия и ускорения моделей: квантизация, прунинг, дистилляция, NAS и speculative decoding с экспортом в TensorRT-LLM, vLLM, SGLang. Для ML-инженеров, готовящих модели к деплою.

ВзлётЯзыковые моделиPython+0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 184
4,7
Liuziyu77/Valen
Мультимодальная модель принятия решений на базе Qwen3.5-0.8B/2B: принимает текст, изображения и видео с инструкцией и возвращает вероятности по заданным вариантам без генерации токенов ответа. Включает код модели,…

Ранний сигналЯзыковые моделиPython+0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 39
4,5
mizorewww/laya-mlx
Нативный MLX-рантайм для типизированных решающих моделей Laya: возвращает вероятности выбора, оценки или истинности без генерации текста, работает локально на Apple Silicon.

ОстываетЯзыковые моделиPython+0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 125