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IndiCodec

prakharkhatri · 工具包

把语音变成两路紧凑的词元,再还原成 24 kHz 音频,码率 1.09 kbps,重点支持英语和十种印度语言。适合语音研究人员和文字转语音的开发者。

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PP-OCRv6_small_rec

PaddlePaddle · 工具包

能读出图片里的英文和中文文字,是 PaddleOCR 的 PP-OCRv6 系列里的小型模型。适合想在自己机器上用轻量 OCR 的开发者。

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Luciole-8B-Instruct-1.1-GGUF

OpenLLM-France · 工具包

Luciole-8B-Instruct-1.1 的量化 GGUF 副本,一个支持法语和英语的 8B 文本生成模型,可在你自己的电脑上运行。来自 LINAGORA 在 OpenLLM-France 联盟中的工作。

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OpenEuroLLM Prelude-base 9B

openeurollm · 工具包

一个实验性 9B 基础语言模型的中间训练检查点,用 10T 词元训练,以英文为主并含一部分多语言内容。适合关注欧洲开源模型训练的研究者。

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MiniCPM-OCR 1.0 GGUF

openbmb · 工具包

把中英文文档(包括 PDF)解析成文本、表格和公式,提供给 llama.cpp 使用的 GGUF 文件。适合在自己机器上运行 MiniCPM-OCR 1.0 的人。

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Parakeet RNNT 1.1B

nvidia · 工具包

把英文语音转写成小写文本。由 NVIDIA NeMo 和 Suno.ai 团队开发的 1.1B FastConformer Transducer 模型,适合给应用加入语音识别的开发者。

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YuE2 Particle Sliders v2

ntc-ai · 工具包

为 YuE2-3B 的音频生成加上 16 个滑块,调整声音和曲风,适合想用一个提示词塑造英文文本转音频效果的人。

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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。

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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。

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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。

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Phi-4

microsoft · 工具包

Microsoft Research 推出的 14B 开放语言模型,针对计算资源有限时的英语推理和对话做了调整。适合给应用添加文本功能,或研究中等规模模型的开发者。

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LongCat-AudioDiT-3.5B

meituan-longcat · 工具包

用直接在波形潜空间里工作的扩散模型,把中文或英文文本变成语音,还能用你有权使用的参考样本克隆声音。

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dale-9b (GGUF)

manuelgscom · 工具包

把西班牙语或英语请求变成一条 Linux bash 命令,以小型 JSON 对象返回。适合想要在 CPU 或 GPU 上运行本地命令助手的终端用户和开发者。

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askmdb-9b-GGUF

manuelgscom · 工具包

根据西班牙语或英语的日常提问,写出只读的 MongoDB 聚合管道。这是 Qwen3.5-9B 微调版的 GGUF 副本,可用 llama.cpp 在本地运行,适合想用日常语言查询数据的开发者。

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humanizer-GGUF

jialinyyzz · 工具包

把 AI 写的英文和中文草稿重写成读起来像真人写的,同时保留数字、日期、名字和引语。一个 12B 模型,以 GGUF 文件提供,可在本地运行。

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一个仅支持英文的编程模型,GGUF 格式,42.6B 参数的混合专家量化版,约 21.8 GB,用于在 llama.cpp 或 LM Studio 里做代码补全、重构和智能体工具调用。

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Ming-3.0-audio-tiny

inclusionAI · 工具包

听音频并按文字指令用文字作答,还可选择语音回复。这是 inclusionAI 的紧凑音频语言模型,适合做中英文语音识别、语音提问和音频理解。

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ALLaM-7B-Instruct-preview

humain-ai · 工具包

用阿拉伯语和英语回答问题、遵循指令。这是沙特数据与人工智能管理局(SDAIA)下属国家人工智能中心从零训练的 7B 模型,适合构建阿拉伯语工具的开发者和研究人员。

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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。

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roberta-base-fwsvd-rank32

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。

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