Модель MOSS-Image, являющаяся открытой моделью генерации изображений с 5 миллиардами параметров, была выпущена командами MOSI и OpenMOSS. Согласно данным команды и QbitAI, за первые четыре дня модель собрала около 1,3 миллиона загрузок. Эта цифра суммируется по нескольким репозиториям, включая репозиторий Comfy-Org на Hugging Face, а не подсчитывается с одной страницы модели.
Проект также набрал примерно 1400 звезд на GitHub и быстро занял лидирующие позиции в списке трендов Hugging Face для моделей преобразования текста в изображение, входя в число лучших в общем рейтинге.
Реакция сообщества и сравнения
Значительная часть внимания к модели исходит от зарубежных сообществ разработчиков. На сабреддите r/StableDiffusion MOSS-Image стала одной из наиболее обсуждаемых новых моделей, и модераторы закрепили ветку вопросов и ответов, организованную ее основными разработчиками. Ostris, известный разработчик сообщества ComfyUI, предположил, что более естественный вид модели может быть результатом решения команды исключить изображения, созданные искусственным интеллектом, из обучающих данных.
Разработчики сравнивали MOSS-Image с такими моделями, как FLUX.3-klein, Krea2 и Qwen Image 2.1, оценивая их по стилю, детализации человеческих фигур, отрисовке текста и сложной композиции. Некоторые тестировщики высоко оценили реализм и детализацию, в то время как другие отметили, что стабильность в определенных стилях еще требует доработки.
Расширение функционала и технические особенности
Сообщество оперативно начало работу над расширением возможностей после выпуска. Разработчики опубликовали ускоренные версии с 8-шаговым и 4-шаговым режимами, в отличие от официального эталонного режима в 50 шагов, а также сборки в форматах INT8, GGUF и MLX, а также стилистические LoRA, охватывающие такие направления, как телефонная фотография, зернистость пленки, гуашь, портреты в аниме и пиксель-арт.
На момент запуска были доступны Diffusers и официальный плагин для ComfyUI; SGLang и vLLM-Omni добавили поддержку с первого дня, а инструменты для обучения, такие как Ostris AI Toolkit и sd-scripts, также начали предоставлять поддержку.
Наибольший интерес вызвали функции, разработанные командой для дизайнерских задач: плотная отрисовка текста на китайском и английском языках, ввод структурированных данных в формате JSON с ограничивающими рамками и возможность использования промптов длиной до 4096 токенов. Модель объединяет диффузионный трансформер с 5 миллиардами параметров, обученный с нуля, с замороженным текстовым кодировщиком Qwen3.5-9B и VAE FLUX.2. Команда сообщила, что обучение проводилось на отечественной вычислительной платформе PPU.
MOSI также запустила API для MOSS-Image, позволяя использовать модель через настольного голосового помощника MosMos. Команда планирует выпустить систему взаимодействия в реальном времени полного дуплекса под названием MOSS-Live, а также следующую поколение модели синтеза речи — MOSS-TTS 2.0. Следует отметить, что данные о загрузках и рейтингах получены от самой команды и китайских медиа и не проходили независимый аудит.