Instructions to use DICPlay/RusMind-4.5-Momentum with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

How to use DICPlay/RusMind-4.5-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-Momentum:BF16
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16

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-Momentum:BF16
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16

Use pre-built binary

# Download pre-built binary from:
# https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./llama-server -hf DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16

Build from source code

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-server llama-cli
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama-server -hf DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16

Use Docker

docker model run hf.co/DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16

LM Studio
Jan

vLLM

How to use DICPlay/RusMind-4.5-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-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-Momentum",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16

Ollama
How to use DICPlay/RusMind-4.5-Momentum with Ollama:
```
ollama run hf.co/DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16
```
Unsloth Desktop

How to use DICPlay/RusMind-4.5-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-Momentum:BF16

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-Momentum:BF16"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Docker Model Runner
How to use DICPlay/RusMind-4.5-Momentum with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16
```

Lemonade

How to use DICPlay/RusMind-4.5-Momentum with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull DICPlay/RusMind-4.5-Momentum:BF16

Run and chat with the model

lemonade run user.RusMind-4.5-Momentum-BF16

List all available models

lemonade list

Hermes Agent

How to use DICPlay/RusMind-4.5-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-Momentum:BF16

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-Momentum:BF16

Run Hermes

hermes

Atomic Chat

OpenClaw

How to use DICPlay/RusMind-4.5-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-Momentum:BF16

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-Momentum:BF16" \
  --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 · Моментум

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

Что нового в 4.5

поколение 4.5 — существенно сильнее базовой модели на русских задачах;
грамотная пунктуация и орфография;
лучше понимает персонажей и собеседника, точно вызывает инструменты в правильном формате;
понимает загадки, юмор, русскую разговорную речь и диалектные слова регионов.

Моментум в рейтинге MERA v2

MERA v2 — открытый независимый бенчмарк русскоязычных моделей от Альянса в сфере ИИ. 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 всех моделей до 10 млрд параметров в MERA v2 — 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-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-BF16.gguf -cnv

Чему учили RusMind

RusMind обучалась на огромном массиве данных и прошла дообучение на русскоязычных наборах DICPlay: история и культура России, законы, регионы и народы страны, традиционные семейные ценности, ключевые события — на русском и английском.

Все версии модели — в репозитории DICPlay/RusMind-Momentum.

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».

Downloads last month: 63

GGUF

Model size

5B params

Architecture

gemma4

Hardware compatibility

16-bit

Collection including DICPlay/RusMind-4.5-Momentum

RusMind 4.5

Collection

Поколение RusMind 4.5 от DICPlay — модели на устройстве. Моментум: №1 по культуре и регионам России среди моделей до 10 млрд параметров в MERA v2. • 7 items • Updated 1 day ago