Ling-3.0-tiny
inclusionAI · 工具包
用 7.9B 的混合推理模型生成文本,每个词元只激活 1.3B 参数,适合本地和低资源环境。适合不想用数据中心 GPU 却要推理和智能体能力的开发者。
inclusionAI · 工具包
用 7.9B 的混合推理模型生成文本,每个词元只激活 1.3B 参数,适合本地和低资源环境。适合不想用数据中心 GPU 却要推理和智能体能力的开发者。
HemmingwayAI · 工具包
写日常文字,如邮件、博客文章和商品描述,也能把其他 AI 写的文字改得更像真人口吻。一个约 27B 参数的开放权重模型,仅限非商业使用。
google · 工具包
接收文字、图像和音频输入并输出文字,上下文 128K token,支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 最小的指令微调 Gemma 4 模型,为手机和笔记本而设计。
deepseek-ai · 工具包
DeepSeek 的预览版混合专家语言模型,总参数 284B,每个词元用 13B,上下文一百万词元。是 DeepSeek-V4-Pro 的较小兄弟。适合实验室和重度自托管。
Cactus-Compute · 工具包
Cactus Compute 的小型设备端模型,用于工具调用、结构化提取和文本嵌入,通过 cactus Python 包使用。适合构建本地智能体的开发者。
169Pi · 工具包
通过三种位深的 GGUF 文件,在你自己的机器上运行 169Pi AI 的图文模型 Alpie Seed 9B。适合想在本地做视觉语言对话的开发者。
XiaomiMiMo · 工具包
在一个 1.02T 参数、1M 词元上下文的模型里同时处理文字、图像、视频和音频。它是小米 MiMo-V2.6 系列的旗舰,用大规模强化学习训练,面向编程和智能体工作。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.5-9B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的中等规模模型,适合在本地运行模型的人。
Qwen · 工具包
在你自己的电脑上运行 Qwen 的 7B 指令微调编程模型,打包成 GGUF 文件,有八种量化等级。适合想通过 llama.cpp 获得代码帮助的开发者。
openbmb · 工具包
用面向设备端和本地使用的稠密 2B 级模型生成文本,涵盖英文和中文的编程、数学、长上下文、工具使用和智能体任务。适合硬件有限的开发者。
openbmb · 工具包
OpenBMB 的 1.3B 模型,能读取英语和中文文档,解析文字、表格、公式、图表和印章,并提取关键字段。
openai · 工具包
OpenAI 的更快的 Whisper 模型,用于语音识别和语音翻译,有 809M 参数,解码层只有 4 层。适合开发者和需要转写音频的人。
openai · 工具包
OpenAI 的开放权重语言模型,117B 参数,可调推理强度,思维链可见并支持工具使用。能在一块 80 GB 的 GPU 上运行,采用 Apache 2.0 许可。
nlpai-lab · 工具包
一个紧凑的韩英稀疏检索模型,把查询和文档变成稀疏向量,用于倒排索引搜索,适合做韩语搜索的团队。
google · 工具包
Google DeepMind 的 Gemma 4 系列中的 E4B 模型,一个能读文字、图片和音频并输出文字的开放模型,面向笔记本和手机运行而设计。
froggeric · 工具包
用一个即插即用的 Jinja 文件替换 Qwen 官方聊天模板,修复渲染错误、缓存失效、浪费词元和智能体卡住的问题。适合在本地运行 Qwen 3.5、3.6 和 3.8 模型的人。
Cloudflare · 工具包
把一个状态和一组有类型的问题变成决策,一次返回每个问题每个选项的概率,没有自由文本。这是 Cloudflare 的 9B 多模态模型,面向开发者。
ccore · 工具包
为你描述的游戏资产写出完整的 Three.js 页面,带 3D 预览和导出 GLB 按钮。这是微调过的 Qwen3-1.7B,GGUF 格式,能在普通硬件上运行,适合游戏开发者。
beipo-ai · 工具包
读取截图和请求,为操控桌面或浏览器的智能体写出推理和工具调用。适合有大型 GPU 环境、构建电脑操作智能体的团队。
XiaomiMiMo · 工具包
Xiaomi MiMo 的 9B 智能体模型,由 Qwen3.5-9B 微调而来,覆盖编程、智能体任务、视觉编程和网络安全,作为研究的起点发布。
Sparset · 工具包
Thinklite-27B 的 4 位 GGUF 版本,适用于 llama.cpp,每次回答比基础模型用更少的推理,适合在本地运行 27B 文本模型的人。
rhasspy · 工具包
为 Piper 文字转语音系统准备的现成声音文件,适合想让自己的软件朗读文字的开发者和创客。
ResembleAI · 工具包
Resemble AI 的开源文字转语音模型,支持零样本声音克隆和情感夸张控制。最新的多语言版本覆盖 23 种语言,参数量 0.5B。
qvac · 工具包
一个专为函数调用和智能体工作流设计的 0.8B 小模型,基于 Qwen3.5-0.8B,轻到可以在设备上运行,适合想要本地使用工具的助手的开发者。
nvidia · 工具包
读取扫描件、PDF、幻灯片和表单的页面图像,返回其中的文字、表格、图表数据、阅读顺序和边框,输出为 Markdown、HTML 或 JSON。NVIDIA 推出的 631M 参数模型,面向开发者。
naklecha · 工具包
这是一个 413M 参数的语音到语音模型,只用对话录音训练,从未见过文本,能进行实时的你来我往。适合语音 AI 研究者和爱好者。
maritaca-ai · 工具包
用 2.8 到 8.7 GB 的 GGUF 文件,在 llama.cpp 和兼容应用里运行 Maritaca AI 的 S5-nano,这是一个针对巴西葡萄牙语调优、带函数调用和思考模式的 4B 模型。
higa2515 · 工具包
用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本,支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。
datalab-to · 工具包
能在 CPU 上运行的小型 OCR 模型,把 PDF 和图片转成 markdown、文本,或带框的 JSON。能读手写和 80 多种语言。适合开发者和数据团队。
Cloudflare · 工具包
Cloudflare 的 27B 多模态模型,针对文本、JSON、图片或视频输入,为带类型的问题给出每个允许答案的分数,而不是写出自由文本。
stabilityai · 工具包
Stability AI 的 SDXL 基础模型,通过 diffusers 库根据文字提示词生成和编辑图片,可单独使用,也可搭配精修模型。
spybyscript · 工具包
既能朗读又能按旋律谱演唱的文字转语音模型,有十四种声音、六种语言,可调强度、语速和音高。
Qwen · 工具包
把文字转成数字向量,用于搜索、检索、分类和聚类,支持 100 多种语言,包括编程语言。是 Qwen3 Embedding 系列里最小的 0.6B 参数文本嵌入模型。
m-a-p · 工具包
把歌词和风格提示词变成带人声和伴奏的完整歌曲,并让你通过乐谱编辑旋律和和弦。这是一个开放的 3.6B 音乐生成模型,支持英文和中文,仅限非商业使用。
KRAFTON · 工具包
提供适用于 Apple silicon 的 4-bit MLX 版 Raon-1 nano 权重,让开发者在 Mac 上本地运行韩英双语聊天模型。适合应用开发者和本地模型用户。
inclusionAI · 工具包
把文字转成七种语言的语音,包括中文和英文。它能用一段短音频复制声音,按描述设计新声音,并控制情绪、语速、音高和音量。
AtomicChat · 工具包
用六种尺寸的 GGUF 文件运行 Nous Research 的 Arete 27B,这是 Qwen3.8-27B 的微调版,能读文字和图像,并附有实测的质量损失。适合在自己 GPU 上运行大模型的人。
XHToken · 工具包
面向设备端使用的紧凑 4B 语言模型的 GGUF 版本,针对编程、智能体和长上下文调校,有从无到高的三档思考级别。支持英文和中文。
thedeoxen · 工具包
以 DWPose 骨架作为控制图,让生成的图像跟随身体姿势,是 MOSS-Image-SFT 的 LoRA。适合想在 ComfyUI 里摆出角色姿势的画师和动画师。
Teriminal-RSI · 工具包
处理多步骤的终端任务,比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型,面向研究者和智能体构建者。
tencent · 工具包
用腾讯的一个 4B 视觉语言模型在图片中查找、计数、指向、识字和分割物体,并生成 alpha 抠图。适合做视觉定位和图像抠图的研究人员。
taobao-mnn · 工具包
用 192 到 726 MB 的 GGUF 文件运行一个紧凑的 0.3B 中英文语言模型,专为手机、笔记本等设备端使用而做,可配合 llama.cpp、LM Studio 或 ollama。
ornith-ai · 工具包
运行一个面向编程和智能体任务的 35B 混合专家文本模型,每个词元只用约 3B 参数。这个仓库提供它的 GGUF 文件,供本地使用。
google · 工具包
Google 的 Gemma 4 12B Unified 模型,是能读文字、图片、音频和视频并输出文字的开放模型,上下文 256K,不需要单独的编码器。适合运行本地 AI 的开发者。
empero-ai · 工具包
用两个合成声音 Pi 和 Vo 说英语,完整的文字转语音模型只有约 140 万参数,在 CPU 上运行,不需要网络连接。这是一个研究模型。
black-forest-labs · 工具包
Black Forest Labs 的小型图像模型,能根据文字生成图片,也能参照图片编辑,速度快,适合在消费级显卡上做交互式使用。
BAAI · 工具包
把 100 多种语言的文字转成向量用于搜索,从短句到 8192 词元的文档都行。一个模型同时支持稠密、多向量和稀疏检索。由 BAAI 发布。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Qwen3.6-35B-A3B,这是能读图和文字的混合专家模型,每个词元只用约 3B 参数。适合在本地运行大模型的开发者。
third-intelligence · 工具包
用一个注重速度和准确率的 615.8M 语音识别模型把日语语音转成文字。适合在带 NVIDIA GPU 的 Linux 机器上转写日语音频的开发者和团队。
thinkingmachines · 工具包
读取文字、图像和音频并用文字回答,面向开发助手、编程工具和智能体的开发者。这是稀疏混合专家模型,总参数 276B,每个词元激活 12B。