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Confucius4-TTS

netease-youdao · 工具包

用 14 种语言朗读你的文字，还能在不同语言之间复制参考声音，无需额外训练。这是网易有道的语音合成系统，适合开发者和创作者。只能使用你有权使用的声音。

Kronos-mini

NeoQuasar · 工具包

用一个 4.1M 参数、基于 45 多家交易所数据训练的基础模型来预测金融 K 线序列。适合想用小模型做价格预测实验的量化研究人员和开发者。

Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2-GGUF

nazeshinjite · 工具包

一个 GGUF 草稿模型，通过推测解码让 llama.cpp 里的 Qwen3.8-Flash-Next 更快，文件有 334 MiB 和 622 MiB 两种。它不是独立模型，适合在本地运行该目标模型的人。

Nanbeige4.3-33B-INT4

Nanbeige · 工具包

Nanbeige4.3-33B 的 INT4 量化版，这是一个面向编程和专业智能体任务的 33B 模型，用量化感知训练制成。适合想用更少内存运行强大开放智能体模型的开发者。

Nanbeige4.2-3B

Nanbeige · 工具包

4.2B 参数的紧凑循环式 Transformer 模型，面向工具使用、办公任务和编程等智能体工作，支持英语和中文。适合想用小型开放模型做智能体的开发者。

Drex DLM

nace-ai · 工具包

一次推理就对一份文档的是非题、选择题和打分题给出每个选项的概率。这是 Nace.AI 的 8B 决策模型，你可以自己运行，许可证为非商业。

Agaram 2.5B

murai-labs · 工具包

能用泰米尔文、罗马化泰米尔语和英语聊天，也能在泰米尔语和英语之间翻译。这是 Murai Labs 从零训练的 2.5B 模型，适合泰米尔语使用者、研究人员和开发者。

Amos 1 large

mukaddamzaid · 工具包

针对一个案例（文本、JSON 或照片）回答带类型的问题，一次推理就给出每个允许答案的概率。这是一个 27B 的决策模型，不写自由文本，适合开发分流和审核流程的开发者。

Qwen3.8-27B Fable-5 Coding Distilled GGUF

mradermacher · 工具包

一个 27.3B、经过编程蒸馏的 Qwen3.8 模型的 GGUF 量化文件，从 2 位到 8 位，另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行编程模型、需要一个放得进内存的尺寸的开发者。

OneJev1.6-4B-GGUF

mradermacher · 工具包

OneJev1.6-4B 的量化 GGUF 副本，大小从约 2 GB 到 8.5 GB，可在你自己的电脑上运行。模型卡没有说明基础模型的用途。

L3-8B-Stheno-v3.3-32K-GGUF

mradermacher · 工具包

Sao10K 的 Stheno 8B 模型的静态 GGUF 文件，大小从 3.3 GB 到 16.2 GB。适合想在自己电脑上运行 8B 模型的人，许可证为非商业。

KnowLine-4B-Gen5.5-GGUF

mradermacher · 工具包

PelaAI 的 KnowLine 4B 模型的静态 GGUF 文件，大小从 2.1 GB 到 8.8 GB，标注了英文和中文。适合想在自己电脑上运行小模型的人。

AIRealNet-2

Modotte · 工具包

一个小型图像分类器，区分 AI 生成的图片和人类拍摄的照片，针对不同质量的社交媒体图片做了调整。适合筛查图片的审核员、研究者和事实核查人员。

VulnLLM-R-7B-8bit

mlx-community · 工具包

通过 mlx-lm 运行 VulnLLM-R-7B 的 8 位 MLX 版本，用于文本生成。适合想在本地试用该模型的开发者。模型卡没有说明它的训练用途。

Qwen3.6-35B-A3B-4bit

mlx-community · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的 4-bit MLX 转换版，可在 Apple Silicon Mac 上回答文本和图片提示词。适合想用 mlx-vlm 在本地运行这个 Qwen 模型的人。

JevK5-chat-mlx-4bit

mlx-community · 工具包

4.2B 聊天模型 JevK5 的 4-bit MLX 版本，面向 Apple Silicon，上下文 262,144 token，内存占用小。适合想在入门级 Mac 上用本地聊天模型的用户。

flint-mixed-3-4bit

mlx-community · 工具包

社区制作的 Recursive Flint 40B 编程模型 MLX 版本，把专家层压到 3 位，可在 24 GB 或 32 GB 的 Apple Silicon Mac 上运行。适合想在 Mac 上用本地编程模型的开发者。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-ngram-mtp

mlx-community · 工具包

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的混合精度 MLX 版本，把 Engram 表保留为 FP8。适合拥有数百 GB 内存、想用 MLX 工具运行该模型的人。

clef-flash-4bit

mlx-community · 工具包

Cloudflare 的 clef-flash 的 4 位 MLX 版本，在 Apple Silicon Mac 上把一个状态和带类型的问题变成每个允许答案的概率。不是聊天模型。用自带的加载器在本地运行。

Mistral-7B-v0.1

mistralai · 工具包

作为 7B 预训练基础模型生成并续写文字，适合想要一个起点来测试、微调或在其上开发的研究人员和开发者。