KLM 1.5
MinimaLabs · 工具包
一个 99M 参数的基础语言模型,从零开始在 100B token 上训练,采用混合注意力设计。适合想运行、研究或微调一个极小开放模型的研究人员和爱好者。
MinimaLabs · 工具包
一个 99M 参数的基础语言模型,从零开始在 100B token 上训练,采用混合注意力设计。适合想运行、研究或微调一个极小开放模型的研究人员和爱好者。
KBlueLeaf · 工具包
MOSS-Image Base 和 SFT 的图像 transformer,权重经过重新缩放,可在 fp16 下运行而不溢出,输出保持一致。适用于 diffusers、ComfyUI 和 KohakuMoss。
kandinskylab · 工具包
把一张参考图和一段语音变成头像视频,让整个人物随语音动起来。蒸馏版 Lite 只需 16 步,速度约为基础版的 5 倍。
ibm-granite · 工具包
提供 IBM Granite 4.2 8B 模型的多种量化级别 GGUF 副本,可直接用于 llama.cpp。适合想在本地运行该模型、并从基础模型卡了解详情的人。
Hooshaai · 工具包
用 AdaSplash 稀疏注意力的 RoBERTa Base 模型对英文文本分类,比如 SST-2 情感,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。
Hooshaai · 工具包
用 Fisher 加权 SVD 以 rank 32 把 RoBERTa Base 压缩到约 82M 参数,对英文文本分类,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。
Hooshaai · 工具包
一个 RoBERTa Base 情感分类器,把注意力换成稀疏的 AdaSplash 版本,让 40% 的注意力权重变成零,以降低耗时和内存。适合测试高效注意力的开发者。
google-t5 · 工具包
一个 2.2 亿参数的文本到文本模型,能做英语、法语、罗马尼亚语和德语之间的翻译,也能做摘要、问答和分类。适合开发者和 NLP 学习者。
google-bert · 工具包
在 104 种语言中补全被遮蔽的词并提取文本特征。这是区分大小写的 BERT 基础模型,用于微调后做分类、标注和问答。
google-bert · 工具包
预测中文文本中被遮住的词,是 Google 针对中文预训练的 BERT base 模型。适合构建中文语言工具或为中文任务微调模型的开发者和研究人员。
FireRedTeam · 工具包
检测音频中的语音、歌声和音乐,提供流式和文件式语音活动检测以及音频事件检测。适合在转写前对音频做分段或清理的语音开发者。
fastino · 工具包
用一个能在 CPU 上运行的小模型,从普通文本里提取实体、给文本分类、抽取结构化数据并找出关系。适合想做信息抽取、又不想用 GPU 或外部 API 的开发者。
facebook · 工具包
把采样率为 16 kHz 的英语语音音频转成文字。这是在 960 小时 Librispeech 上微调过的 wav2vec 2.0 基础模型,适合需要转写基线的开发者和研究者。
Egzakta · 工具包
能处理图像和文字,推理时用的思考 token 比基座 Qwen3.8-27B 更少,据模型卡称,在相近的准确率下回答时间约减半。另有 FP8 和 GGUF 版本。
cyberdelia · 工具包
根据文字提示词生成写实照片风格的图像,针对人像、时尚和杂志风场景调优。这是基于 SDXL 1.0 的检查点,适合想用简短提示词得到电影感画面的设计师和创作者。
BAAI · 工具包
把英文文本转成用于搜索和检索的数字向量。这是 BAAI 的 109M 参数嵌入模型,适合通过 sentence-transformers 构建语义搜索或 LLM 检索的开发者。
AxiomicLabs · 工具包
Axiomic Labs 的 149M 参数基础文本模型,会接着你给的文本往下写。模型卡报告它的 Intelligence Index 为 33.05,高于 SmolLM2-135M 的 27.13。F32 下约 598 MB。
answerdotai · 工具包
预测英文文本或代码中被隐藏的词,微调之后可作为长上下文编码器,用于搜索、分类和检索。适合需要快速 BERT 风格编码器的开发者和研究者。
zerofata · 工具包
zerofata 基于 Gemma 4 31B 指令模型做的 31.3B 模型,适合想试用这个调优版本或和原模型对比的人。模型卡文字对用途说得很少。
yunpeng1998 · 工具包
通过在视频潜变量上复用图像编辑模型,根据文字指令编辑视频,只加了轻量的可训练投影。适合想做指令式编辑的视频创作者和研究人员。