Instructions to use DICPlay/RusMind-Znanie 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-Znanie 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-Znanie:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf DICPlay/RusMind-Znanie: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-Znanie:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf DICPlay/RusMind-Znanie:Q4_K_M

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-Znanie:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf DICPlay/RusMind-Znanie:Q4_K_M

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-Znanie:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf DICPlay/RusMind-Znanie:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/DICPlay/RusMind-Znanie:Q4_K_M

LM Studio
Jan

vLLM

How to use DICPlay/RusMind-Znanie with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "DICPlay/RusMind-Znanie"
# 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-Znanie",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/DICPlay/RusMind-Znanie:Q4_K_M

Ollama
How to use DICPlay/RusMind-Znanie with Ollama:
```
ollama run hf.co/DICPlay/RusMind-Znanie:Q4_K_M
```
Unsloth Desktop

How to use DICPlay/RusMind-Znanie 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-Znanie: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-Znanie:Q4_K_M"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Docker Model Runner
How to use DICPlay/RusMind-Znanie with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/DICPlay/RusMind-Znanie:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use DICPlay/RusMind-Znanie with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull DICPlay/RusMind-Znanie:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.RusMind-Znanie-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

Hermes Agent

How to use DICPlay/RusMind-Znanie 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-Znanie: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-Znanie:Q4_K_M

Run Hermes

hermes

Atomic Chat

OpenClaw

How to use DICPlay/RusMind-Znanie 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-Znanie: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-Znanie: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 · Знание

Национальный ИИ от DICPlay. Флагман открытой линейки RusMind: смесь экспертов, около 26 млрд параметров всего и около 4 млрд активных на каждый шаг. Именно Знание отвечает в облаке на rusmind.ru — здесь его можно запустить у себя.

Попробовать на rusmind.ru · Русский и английский · 15,6 ГБ

Версии

Версия	Дата	Папка	Файлы
3.2 — текущая	10.10.2026	`v3.2/`	Q4_K_M 15,6 ГБ

История версий

3.2 · 10.10.2026

флагман открытой линейки RusMind и самые широкие знания в семействе;
дообучена на тех же данных, что Моментум и Вспышка: история и культура России, законы, регионы и народы;
лучшие стихи среди открытых моделей RusMind.

Рекомендуется ПК с 24 ГБ памяти (видеокарта или оперативная память).

Как запустить

В браузере — проще всего. Откройте rusmind.ru и выберите модель: она один раз скачается в браузер и дальше будет отвечать без интернета.

llama.cpp:

llama-cli -m v3.2/RusMind-Znanie-3.2-Q4_K_M.gguf -cnv

LM Studio, Ollama и другие программы с GGUF — откройте нужный файл из папки версии.

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.

Семейство RusMind

Модель	Где работает	Для чего
Моментум	на устройстве, без интернета	быстрые ответы на телефонах и слабых ПК
Вспышка	на устройстве, без интернета	повседневные задачи на мощных ПК и флагманских телефонах
Знание	в облаке и на мощных ПК	баланс скорости и знаний, флагман открытой линейки
АТОМ	в облаке	флагман с технологией Multi-Thinking™ — в разработке

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: 83

GGUF

Model size

25B params

Architecture

gemma4

Hardware compatibility

4-bit