cactus-compute/needle
Automation foundation model for tiny devices: 2-bit, 8-29 MB, tool calls, structured extraction and embeddings on phones, wearables, smart homes, robots, cars and microcontrollers.
О проекте
Foundation-модель на 2 битах весом 8-29 МБ для телефонов, носимых устройств, роботов и микроконтроллеров: tool calls, извлечение структурированных данных и эмбеддинги на устройстве.
Чем пригодится
- Направить голосовую команду в нужную функцию приложения на телефоне
- Извлечь типизированные поля из счёта или брони в JSON-запись
- Дообучить 8-слойный сабнетворк на собственных инструментах продукта
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 30 звёзд, к концу дня ожидается около 100.
- За последние двое суток темп в 2,4 раза выше, чем в предыдущие полторы недели.
- GitHub Trending за день: #14, +207 звёзд.
- GitHub Trending Python за день: #3, +207 звёзд.
- Hacker News: «Show HN: Cactus Needle 3: 8-29MB automation models can match DeepSeek V4 Flash» — 200 очков, 1 день назад.
- Около 9 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 11 414
- Звёзд за сутки
- 100
- Форков
- 727
- Issues и pull requests
- 130
- Наблюдателей
- 64
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Создан
- 24 февраля 2026
- Последний коммит
- 18 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Обсуждения на Hacker News
- Show HN: Cactus Needle 3: 8-29MB automation models can match DeepSeek V4 Flash200 очков, 18 сентября 2026
Где замечен
- 19 сентября 2026GitHub Trending за день: #14, +207 звёзд; GitHub Trending Python за день: #3, +207 звёзд
Похожие проекты
-
7,7
TheoLeeCJ/SemIf
Открытая реализация интерфейса семантических решений в стиле Jev: читает вероятности типизированных опций напрямую из логитов 4B-модели без генерации текста. Работает на одной RTX 3090.
-
7,4
TianyuCodings/NanoJev
Реплика модели Jev на базе Qwen3-0.6B: выдаёт распределения вероятностей по кандидатам за один forward-проход без декодирования токенов, с пайплайном обучения и демо на играх (лабиринт, Snake).
-
6,4
Continuum-AI-Corp/OrcaBonsai-27B-Uncensored
Инструмент для отключения отказов у сжатой LLM Ternary Bonsai 2 27B во время инференса: проекция residual-потока убирает направление отказа без изменения или переквантования весов. Работает на Apple Silicon через MLX.
-
6,1
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.
-
6,0
githubnext/localjev
Локальный HTTP-сервис на TypeScript для Bun, реализующий Jev-совместимый API POST /v1/systemone поверх OpenAI-совместимого Chat Completions (DiffusionGemma через oMLX). Нужен как мост для типизированных решений без…
-
6,0
higgsfield-ai/higgsfield
Отказоустойчивый GPU-оркестратор и ML-фреймворк для распределённого обучения моделей с миллиардами и триллионами параметров, включая LLM. Управляет доступом к нодам, очередью экспериментов и интеграцией с GitHub Actions.