Instructions to use DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum with llama.cpp:
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
Build from source code
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-app # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama serve -hf DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama cli -hf DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
- Llama new
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
- Ollama
How to use DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum with Ollama:
ollama run hf.co/DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
- Lemonade
How to use DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.RusMind-4.5.4-Momentum-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
Configure Hermes
# Install Hermes: curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash hermes setup # Point Hermes at the local server: hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1 hermes config set model.default DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M
Configure OpenClaw
# Install OpenClaw: npm install -g openclaw@latest # Register the local server and set it as the default model: openclaw onboard --non-interactive --mode local \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \ --custom-model-id "DICPlay/RusMind-4.5.4-Momentum:Q4_K_M" \ --custom-provider-id llama-cpp \ --custom-compatibility openai \ --custom-text-input \ --accept-risk \ --skip-health
Run OpenClaw
openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"
RusMind 4.5.4 · Моментум
Будущее уже сегодня!
Национальный ИИ от DICPlay. Самая лёгкая модель семейства RusMind нового поколения 4.5. Работает прямо на устройстве, без интернета: на ноутбуке, обычном ПК и телефоне.
Попробовать на rusmind.ru · Русский и английский
Вышла новая версия — RusMind 4.7 · Моментум. 0,136 в независимом бенчмарке MERA v2 — выше T-lite от Т-Банка, у которого в 4 раза больше активных параметров; №1 по общему баллу среди моделей до 5 млрд параметров и №1 по культуре и регионам России среди моделей до 5 млрд; лучшие в линейке рассуждения и понимание людей. Рекомендуем перейти на 4.7.
Новинка: RusMind 4.7 · Сокол — топ-2 российская модель в MERA*
Сокол 4.7 — новая модель RusMind с режимом размышлений: прежде чем ответить, он продумывает задачу шаг за шагом. При 8,9 млрд параметров в независимом бенчмарке MERA v2 — 0,279:
- топ-2 российская модель* — выше только GigaChat 3.5 Reasoning от Сбера;
- обходит гигантский GigaChat 3.5 Ultra от Сбера — модель на 432 млрд параметров, в 48 раз больше;
- выше T-pro и T-lite от Т-Банка, A-Vibe от Авито и других российских моделей; сложные инструкции выполняет в 8 раз точнее T-pro;
- №1 среди всех моделей до 10 млрд параметров — с большим отрывом, сразу в пяти зачётах.
Скачать: DICPlay/RusMind-Sokol-4.7 — полные веса и GGUF для LM Studio, Ollama и llama.cpp.
* По общему баллу MERA v2 на 30.10.2026 среди моделей, созданных или дообученных российскими командами. Выше Сокола — только GigaChat 3.5 Reasoning от Сбера (432 млрд параметров).
RusMind 4.7 · Вспышка
Вспышка 4.7 работает прямо на устройстве, без интернета: на мощных ПК, ноутбуках и флагманских телефонах. В независимом бенчмарке MERA v2, который ведёт Альянс в сфере ИИ (Сбер, Яндекс, МТС, VK и другие), она идёт сразу за Соколом.
- Сокол и Вспышка — №1 и №2 среди всех моделей до 10 млрд параметров — сразу в четырёх зачётах: общий балл (у Вспышки 0,191), рассуждения, культура и регионы России, понимание людей.
- Понимает людей лучше T-pro от Т-Банка — модели на 33 млрд параметров, в 4 раза больше Вспышки.
- Обходит модели в 3–4 раза больше: RuadaptQwen3-32B (32 млрд) и Zero-Mistral (24 млрд), а по общему баллу идёт почти вровень с T-pro.
- Выше Qwen3.5-9B от Alibaba, Gemma 4 E4B от Google, T-lite от Т-Банка и A-Vibe от Авито.
- Грамотный русский (0,719 в исправлении орфографии и пунктуации), понимает персонажей, юмор и слова с противоположными значениями, точно следует сложным инструкциям и вызывает инструменты.
| Общий балл MERA v2 | RusMind Вспышка 4.7 (7,5 млрд) | Qwen3.5-9B · Alibaba (9 млрд) | Gemma 4 E4B · Google (8 млрд) | RuadaptQwen3-32B (32 млрд) | Zero-Mistral (24 млрд) | T-lite · Т-Банк (8 млрд) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Балл | 0,191 | 0,186 | 0,170 | 0,163 | 0,160 | 0,130 |
Скачать: DICPlay/RusMind-Vspyshka-4.7 — полные веса и GGUF для LM Studio, Ollama и llama.cpp.
Что нового в 4.5.4
- лучшая версия поколения 4.5: сильнее всех предыдущих в логике, загадках и русской разговорной речи;
- точнее понимает персонажей и то, кому адресован вопрос; грамотная пунктуация;
- уверенно выполняет творческие задания с точными требованиями к объёму;
- коротко и точно называет ключевые даты истории России и поправляет, если в вопросе ошибка.
Моментум в рейтинге MERA v2
Что такое MERA. MERA (Multimodal Evaluation for Russian-language Architectures) — ведущий независимый бенчмарк русскоязычных нейросетей. Его ведёт Альянс в сфере искусственного интеллекта, который основали Сбер, Яндекс, МТС, VK, «Газпром нефть» и РФПИ. Методологию разработала команда SberDevices вместе с академическими партнёрами, над версиями бенчмарка работали специалисты Сбера, MTS AI, Сколтеха и НИУ ВШЭ. В рейтинге — GigaChat от Сбера, T-lite и T-pro от Т-Банка, A-Vibe от Авито, модели Google, Alibaba, Mistral и других. Правильные ответы на тестовые задания участникам не показывают: результат считает сама платформа MERA, поэтому подогнать его нельзя. Все цифры ниже — из MERA: открыть рейтинг.
В Моментуме 4,6 млрд параметров, а при ответе работают всего 2 млрд — поэтому он летает прямо в браузере и на телефоне. И всё же он обходит модели в 4–12 раз больше по активным параметрам.
- №1 по культуре и регионам России среди моделей до 5 млрд параметров, а вся тройка лучших до 10 млрд — модели RusMind — выше T-lite от Т-Банка, Gemma 4 E4B от Google, Qwen3.5-9B от Alibaba и A-Vibe от Авито.
- №1 в человекоцентричных задачах среди моделей до 5 млрд параметров.
- По общему баллу обходит A-Vibe от Авито (8 млрд), Zero-Mistral-Small (24 млрд — в 12 раз больше активных параметров), Gemma 4 E2B от Google и Qwen3.5-4B от Alibaba.
- В рассуждениях обходит T-lite от Т-Банка (8 млрд), Zero-Mistral (24 млрд) и A-Vibe от Авито (8 млрд) — модели в 4–12 раз больше по активным параметрам.
| Рассуждения (Reasoning) | RusMind Моментум (2 млрд активных) | T-lite · Т-Банк (8 млрд) | Zero-Mistral (24 млрд) | A-Vibe · Авито (8 млрд) |
|---|---|---|---|---|
| Балл MERA v2 | 0,225 | 0,218 | 0,213 | 0,187 |
| Раздел MERA v2 | RusMind Моментум (2 млрд активных) | A-Vibe · Авито (8 млрд) | Gemma 4 E2B · Google (5 млрд) | Qwen3.5-4B · Alibaba (4 млрд) |
|---|---|---|---|---|
| Общий балл | 0,119 | 0,113 | 0,099 | 0,093 |
| Культура и регионы России | 0,202 | 0,171 | 0,139 | 0,057 |
| Человекоцентричные задачи | 0,133 | 0,132 | 0,091 | 0,091 |
Где Моментум точнее A-Vibe от Авито и Gemma 4 от Google — точность ответов в задачах MERA v2:
| Задача | RusMind Моментум | A-Vibe · Авито | Gemma 4 E2B · Google |
|---|---|---|---|
| Расстановка знаков препинания (SAGE) | 0,656 | 0,648 | 0,159 |
| Исправление орфографии (SAGE) | 0,568 | 0,545 | 0,547 |
| Ответы от лица персонажей (Characters) | 0,383 — ×1,6 | 0,245 | 0,275 |
| К чему относится слово в тексте (LIMUR) | 0,362 | 0,284 | 0,312 |
| Вопросы с выбором ответа (RUBIN) | 0,277 | 0,207 | 0,249 |
| Слова с противоположными значениями (Enantiosemy) | 0,144 — ×2,1 | 0,067 | 0,085 |
| Понимание юмора (Humor) | 0,067 — ×1,8 | 0,037 | 0,037 |
Данные открытого рейтинга MERA v2, октябрь 2026; в рейтинге — RusMind Моментум 4.5.5.
Файлы
| Файл | Размер | Для чего |
|---|---|---|
RusMind-Momentum-4.5.4-Lite.gguf |
2,5 ГБ | телефоны и ноутбуки |
RusMind-Momentum-4.5.4-Q4_K_M.gguf |
3,4 ГБ | основной вариант, лучший баланс качества и размера |
RusMind-Momentum-4.5.4-Q8_0.gguf |
5,0 ГБ | максимальное качество в компактном виде |
RusMind-Momentum-4.5.4-BF16.gguf |
9,3 ГБ | полная точность: исследования и своё квантование |
Как запустить
В браузере — проще всего. Откройте rusmind.ru и выберите Моментум: модель один раз скачается в браузер и дальше будет отвечать без интернета.
LM Studio, Ollama, PocketPal и другие программы с GGUF — скачайте нужный файл и откройте его.
llama.cpp:
llama-cli -m RusMind-Momentum-4.5.4-Q4_K_M.gguf -cnv
Что знает RusMind
RusMind глубоко знает историю и культуру России, законы, регионы и народы страны, традиционные семейные ценности и ключевые события — и свободно отвечает на русском и английском.
Все версии модели — в репозитории DICPlay/RusMind-Momentum.
RusMind скачивают чаще моделей крупнейших компаний
В октябре 2026 года открытые языковые модели RusMind скачали на Hugging Face 66,5 тыс. раз — больше, чем открытые языковые модели Т-Банка, Сбера и Яндекса за тот же период. А RusMind Моментум с 41 тыс. загрузок — самая скачиваемая за месяц открытая языковая модель среди моделей крупнейших российских компаний.
| Открытые языковые модели | Загрузок за 30 дней |
|---|---|
| RusMind · DICPlay | 66 548 |
| Т-Банк · T-Pro, T-Lite | 55 045 |
| Сбер · GigaChat | 48 818 |
| Яндекс · YandexGPT | 22 316 |
| Авито · A-Vibe | 2 010 |
По данным Hugging Face (счётчик загрузок за последние 30 дней) на 28.10.2026; сравнивались открытые языковые модели Т-Банка (T-Pro, T-Lite), Сбера (GigaChat), Яндекса (YandexGPT) и Авито (A-Vibe).
RusMind в продуктах DICPlay
Модели RusMind работают не только здесь — DICPlay использует их в собственных продуктах. Например, в DIC.Антивирус PRO (200 тыс. скачиваний) RusMind простым языком объясняет пользователю найденные угрозы: что это за программа, чем она опасна и что с ней делать.
Ответственное использование
Ответы на медицинские, юридические и финансовые вопросы носят справочный характер.
Лицензия
Распространяется по собственной лицензии RusMind License (DICPlay) — текст в файле LICENSE. Коротко: бесплатно для личного и некоммерческого использования, исследований и оценки; коммерческое использование, перепродажа, распространение изменённых и дообученных версий и встраивание в продукты — только по письменному договору с DICPlay. Модель предоставляется «как есть».
© 2026 DICPlay. RusMind — национальный ИИ. Генеральный директор — Кириллин Даниил Станиславович.
- Downloads last month
- 2,240