MOSS-Image, открытая модель генерации изображений с 5 миллиардами параметров, выпущенная MOSI и командой OpenMOSS, за первые четыре дня привлекла около 1,3 миллиона загрузок, по данным команды и QbitAI. Эта цифра суммируется по нескольким репозиториям, включая репозиторий Comfy-Org на Hugging Face, а не подсчитывается со страницы одной модели. Проект также собрал около 1400 звезд на GitHub и быстро занял верхние строчки в списке трендовых моделей text-to-image на Hugging Face, а также оказался в числе лидеров общего списка.

Большая часть внимания исходит от зарубежных сообществ разработчиков. На Reddit в r/StableDiffusion MOSS-Image стал одной из самых обсуждаемых новых моделей, а ветка «Задайте мне любой вопрос» с участием основных разработчиков была закреплена модераторами. Острис, известный разработчик сообщества ComfyUI, предположил, что более естественный вид модели может быть связан с решением команды исключить изображения, сгенерированные ИИ, из обучающих данных. Разработчики сравнивают ее с FLUX.3-klein, Krea2 и Qwen Image 2.1 по стилю, детализации человеческих черт, рендерингу текста и сложным композициям. Некоторые тестировщики хвалили ее реализм и детализацию, в то время как другие отмечали, что стабильность в определенных стилях все еще требует доработки.

Сообщество также быстро приступило к развитию проекта. Разработчики опубликовали ускоренные версии с 8 и 4 шагами по сравнению с официальной эталонной настройкой в 50 шагов, а также сборки INT8, GGUF и MLX, и LoRA для стилей, от фотосъемки на телефон и пленочного зерна до гуаши, аниме-портретов и пиксель-арта. На момент запуска были доступны Diffusers и официальный плагин ComfyUI, SGLang и vLLM-Omni добавили поддержку в день выхода, а инструменты обучения, такие как Ostris AI Toolkit и sd-scripts, также добавляют поддержку.

Функции, привлекающие наибольший интерес, — это те, которые команда разработала для дизайнерских работ: плотный рендеринг текста на китайском и английском языках, структурированный ввод в формате JSON с ограничивающими рамками и промпты длиной до 4096 токенов. Модель сочетает в себе диффузионный трансформер с 5 миллиардами параметров, обученный с нуля, с замороженным текстовым кодировщиком Qwen3.5-9B и VAE FLUX.2, и, по словам команды, была обучена на отечественной вычислительной платформе PPU.

MOSI также запустила API MOSS-Image, и моделью можно пользоваться через настольный голосовой помощник MosMos. Команда планирует выпустить полнодуплексную систему реального времени MOSS-Live и речевую модель следующего поколения MOSS-TTS 2.0.

Данные о загрузках и рейтингах получены от команды и китайских СМИ и не были независимо проверены.

Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.