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Qwen3 VL Demo

Qwen · 工具包

Qwen 团队为其 Qwen3 VL 视觉语言系列做的 Gradio 演示。可在浏览器里用，也可在装有 Python 的自己电脑上运行。

Salamtak سلامتك

plitip · 工具包

检查一张工地照片里的安全隐患，给出安全、需要注意或不安全的结论，并用七种工人语言给出简短提醒。基于视觉模型和普通规则，没有大语言模型。适合工地安全团队。

Icelandic LLM Leaderboard

mideind · 工具包

Miðeind 的静态排行榜页面，在冰岛语任务上给大语言模型排名，适合为冰岛语选择或研究模型的人。

Number Tokenization Blog

huggingface · 工具包

Hugging Face 的一个静态博客页面，讲数字分词，也就是语言模型把数字拆成小片段的方式，适合好奇模型如何处理数字的读者。

WeVisOne-VL-2B

hugging-apps · 工具包

在图片上试用腾讯的 WeVisOne-VL-2B 视觉语言模型，从找物体、数数、读文字到抠出主体。适合做图像理解的开发者和研究者。

Saudi SALLM Q9B V1 Demo

Dr-Zeyad-Alghamdi · 工具包

你可以在浏览器页面里运行基于 Qwen3.5-9B 语言模型和私有适配器的 Gradio 研究演示，适合在 GPU 硬件上测试模型的人。

Saudi SALLM J7B V1 Demo

Dr-Zeyad-Alghamdi · 工具包

你可以在浏览器页面里运行围绕 Jais-3-7B 语言模型的入门级 Gradio 演示，适合想在 GPU 硬件上试用适配器的人。

Saudi SALLM A7B V1 Demo

Dr-Zeyad-Alghamdi · 工具包

你可以在浏览器页面里试用建立在 ALLaM-7B-Instruct-preview 之上的研究型语言模型适配器，适合测试和比较语言模型的人。

ACE Step

ACE-Step · 工具包

在浏览器演示里用 ACE-Step 基础模型，根据文字描述和歌词生成音乐。适合想用 AI 快速得到多种风格和语言的音乐草稿的音乐人、制作人和内容创作者。

Open VLM Leaderboard

opencompass · 工具包

展示用 VLMEvalKit 工具包收集的视觉语言模型得分排行榜，有总榜，也有每个基准的单独表格。适合比较多模态模型的研究者和工程师。

Llm Glossary

Omartificial-Intelligence-Space · 工具包

一个网页，按术语逐个讲解语言模型是怎样学习的。适合刚接触大语言模型的人、学生和老师。

Confucius4-TTS Voice Clone

CharlesW · 工具包

根据一段简短的参考音频克隆声音，并用这个声音朗读你的文字，带自动语言检测和可选的参考音频转写。适合测试文字转语音和声音克隆的人。

LLM训练终极指南 | The Ultra-Scale Playbook

Ki-Seki · 工具包

一个静态网页，讲解训练大语言模型的方方面面，标题有中英文两种。适合想在浏览器里阅读 LLM 训练内容的工程师和学生。

Open LLM Leaderboard

open-llm-leaderboard · 工具包

在一个 React 页面里排名和比较开源大语言模型，支持排序、筛选、搜索和固定。适合挑选或评估开源模型和聊天机器人的人。

KLM 1.5-Chat Preview

Eclipse-Senpai · 工具包

在浏览器里和一个只有 99M 参数的小型语言模型聊天，可选推理模式、计算器和实时网页搜索。适合想试用微型聊天模型的人。

OmniVoice

k2-fsa · 工具包

在 Gradio 页面上克隆一种声音，并用它说出超过 600 种语言的文字，页面在浏览器里运行。适合想试用声音克隆文字转语音的人。

The Ultra-Scale Playbook

nanotron · 工具包

讲解如何在大型 GPU 集群上训练大语言模型，是一份在浏览器里阅读的网页指南，文件里还附有 PDF 副本。适合运行或规划大型训练任务的工程师和研究人员。

一个 n8n 工作流，在你选的两种语言之间翻译 Telegram 语音消息。它转写语音，用 OpenAI 模型翻译，再把结果作为文字和语音音频文件发回来。

一个运行小型 Telegram 聊天机器人的 n8n 工作流，它有三种行为。它用用户的语言聊天，欢迎新用户，消息以画图命令开头时就画一幅图。

一个给 LINE 官方账号用的 n8n 工作流。LINE 把每条消息发到一个 webhook，Claude 用同一种语言写出一条简短的回复，工作流再通过 LINE 的回复 API 把它发回去。