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。
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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。
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
mistralai · 工具包
Mistral 推出的 7B 指令微调聊天模型,基于 Mistral-7B-v0.1,用公开的对话数据集微调。适合想要一个能遵循提示词的小型开放模型的开发者。
mistralai · 工具包
Mistral 为 Lean 4 证明助手推出的开源代码智能体模型。它能证明定理、修复 Lean 代码,支持文本和图像,可通过 Mistral API 或你自己的 vLLM 服务器运行。
miromind-ai · 工具包
一个开放的研究智能体模型,能在长上下文中推理,并在每个任务里多次调用工具查找信息。基于 Qwen3-8B 的 8B 版本,适合在自己硬件上运行研究智能体的开发者。
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。
microsoft · 工具包
用微软的大型图像条件 TRELLIS 模型,从一张图片生成 3D 资产。适合想从图片获得 3D 内容的开发者、游戏美术和研究人员。
microsoft · 工具包
紧凑的 56 亿参数模型,接收文字、图像和音频并用文字回复,上下文 128K token。适合想用一个小模型同时处理语音、视觉和文字的开发者。
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。
microsoft · 工具包
把多种语言的文本转成嵌入向量,用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。
microsoft · 工具包
把图片和一条简短的任务提示词配对,就能给图片写说明、找出物体、读出图中文字。适合用 transformers 在 Python 里跑视觉任务的开发者和研究人员。
Mia-AiLab · 工具包
为 TensorFold 准备的 GLM-5.3-Flash 4 位 EXL3 量化版,在大小相同的情况下 KL 散度低于流行的 TR3-4bpw 量化版。适合在 DGX Spark 机器上部署大模型的人。
meta-models · 工具包
一个 300 亿参数智能体模型的 GGUF 版本,供 llama.cpp 使用,附带可选的图像编码器和推测解码草稿模型。适合在 24 GB 显卡上本地运行模型的人。
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。
maya-research · 工具包
一个开放权重的文字转语音模型,你用日常的话描述声音,并加入内嵌的情绪提示。适合需要有表现力、可设计声音的开发者和创作者。
marcoyang · 工具包
把 16 kHz 的语音和通用音频转成每帧 1280 个数字的特征,是约 6 亿参数的预训练 Zipformer 编码器。适合为语音识别或音频标注做微调的研究者。
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。
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。
Maincode · 工具包
根据函数签名或文档字符串补全并编写 Python 代码。这是 Maincode 的 1B 代码模型,小到能在消费级硬件上运行,适合想在本地做代码补全的开发者。
lordx64 · 工具包
回答前会在明确的思考块里推理,用约 8k 条 Claude Opus 4.7 的推理轨迹调优。这是 35B 混合专家的 Qwen3.6 变体,适合困难的数学、科学、代码和规划。
local-inference-lab · 工具包
为四卡 GPU 服务准备的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 签名 Flare 运行时包,支持文本和图片,提供兼容 OpenAI 的 API。适合在自有 NVIDIA 硬件上运行大模型的人。
lmstudio-community · 工具包
在 Apple Silicon Mac 上运行 8 位 MLX 版本的 27B 图文模型,适合想在本地回答图片问题的人。
lllyasviel · 工具包
用深度图引导 Stable Diffusion 1.5,让生成的图像保持原图的布局。这是 diffusers 格式的 ControlNet v1.1,适合想控制构图的艺术家和开发者。
lj1995 · 工具包
存放一个 Hugging Face 仓库的文件,仓库名称指向带网页界面的声音转换。模型说明只有一行,所以这些文件做什么、怎么运行并不明确。
litert-community · 工具包
在你自己的桌面上运行 Gemma 4 12B,支持文本、图像和音频输入,不需要联网。这是 LiteRT-LM 版本,适合想在 Windows、macOS 或 Linux 上私密地本地生成的开发者。
lightx2v · 工具包
通过 ComfyUI 节点或 Python 脚本,为 Wan2.1、Wan2.2 和 MiniMax-H3 换上更轻的视频自编码器部件。适合想要紧凑 VAE 组件的视频 AI 用户。
lightonai · 工具包
把查询和文档变成可用倒排索引检索的稀疏向量,支持多种语言和长文本。这是一个 339M 参数的多语言检索模型,适合构建搜索的人。
lightonai · 工具包
一个 2.5B 参数的模型,通过搜索和阅读代码仓库,找出与缺陷报告或问题相关的文件和行范围。通过 ColGrep 在本地运行。
leejet · 工具包
在配置不高的显卡上根据文字生成图片,使用为 stable-diffusion.cpp 做的 Z-Image-Turbo 量化文件。适合在自己电脑上运行图像模型的人。
Kijai · 工具包
提供 safetensors 格式的 MMAudio 模型,配合 Kijai 的 ComfyUI-MMAudio 节点为视频生成声音。适合处理音频和视频的 ComfyUI 用户。
Kijai · 工具包
一个训练得很快的小型解码器,在 ComfyUI 里生成 MiniMax-H3 视频时提供实时画面预览,比默认的 latent2rgb 预览更清楚。
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。
kaushikvira · 工具包
把 763.2B 参数的 DeepSeek V4.1 Flash 做成 153 GiB 的混合精度版本,针对智能体和编程工作调校,在 strata 引擎上运行。适合有大显存 GPU 和大量内存的人。
kaupane · 工具包
为小型扩散 transformer 预测噪声,它在 Wikiart 画作上从零训练,用来根据流派和风格生成艺术图片。适合研究小型图像模型的开发者和学生。
karpathy · 工具包
提供一系列采用 Llama 2 设计、在 TinyStories 数据集上训练的小型语言模型,为 Karpathy 的 llama2.c 项目而做。适合想试试小模型的开发者。
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。
JunhaoZhuang · 工具包
一个一步扩散的视频超分辨率模型,以流式方式放大低分辨率视频,在单块 A100 GPU 上处理 768 x 1408 视频约 17 帧每秒。这是第一版,即版本 1。
Jundot · 工具包
把 Qwen3.8-27B 做成 8 位混合精度的 MLX 检查点,带视觉编码器和 MTP 头,用于苹果硬件上的图文聊天。适合想在本地得到接近完整质量的人。
Jundot · 工具包
在 MLX 上以约 17.5 GB 运行 27B 的 Qwen3.8 视觉语言模型,能读取文字、图片和视频,上下文为 262,144 个 token。这是 Jundot 的混合精度量化版本,适合内存有限的人。
Jundot · 工具包
zai-org 的 GLM-5.3-Flash 多模态混合专家模型的混合精度 MLX 副本,约每个权重 4.6 位,包含视觉编码器和多词元预测头。
JoyIndustrial · 工具包
用内置 OCR 的 Qwen3.8-27B 决策系统,针对图像和文字回答选择题式的问题,并给出各选项的概率。适合需要从图片得到结构化选择的开发者。
Joakimpalm-Zen · 工具包
把 Qwen3.8-27B 压成重新训练过缩放值的 3 位 IQ3_S GGUF。这是给研究量化的人用的研究文件,不是原模型的忠实替身。
JinchuanTian · 工具包
把最长约两小时的录音变成带起止时间的语音、音乐和声音事件时间线,也能转写语音并标出说话人。FP8 权重,适合单张 H100 80GB 显卡。
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。
Jackrong · 工具包
为长时间的智能体任务缩短推理时间、降低成本,是 Qwen3.8-27B 微调模型的 GGUF 版本。适合在自己机器上跑智能体循环、想让每一轮更快的人。
Jackrong · 工具包
在 think 标签里一步步思考问题,是用推理链微调的 4B Qwen3.5 模型,以 GGUF 打包。适合想在自己电脑上运行小型推理模型的人。
以 MLX 格式、6 位运行一个只有 0.8B 的推理调优聊天小模型,转换自 Jackrong 的 Qwen3.5 蒸馏模型。适合想在 Mac 上用一个很小本地模型的人。
IteraCompute · 工具包
用 vLLM 在一块 RTX 5090 上以 NVFP4 运行 Qwen3.8-27B,带校验和验证的下载、FP8 KV 缓存、工具调用和推理支持。适合在 Blackwell GPU 上自托管大模型的开发者。
IsValorum · 工具包
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。
ISTA-DASLab · 工具包
用 GSQ(Gumbel-Softmax 量化)制作的 Qwen3.6-35B-A3B 的 2 位量化副本,用小得多的内存保留大部分推理和编程能力。需配合打过补丁的 vLLM 使用。
InternScience · 工具包
作为一个 35B 开放权重语言模型,负责多步骤智能体工作:规划、搜索、调用工具和科学推理。适合要把模型接入会调用工具的智能体的开发者。
InstantX · 工具包
只用一张人脸照片和一段文字提示词,就能生成同一个人的新图片,并保持面部可辨认。适合用 Python 运行 Stable Diffusion XL 流程的开发者和创作者。
incoai · 工具包
一个 403M 参数的草稿模型,用 SGLang 里的推测解码加快 Flint 语言模型的服务速度,并且不改变输出。它不是独立的模型。
inclusionAI · 工具包
inclusionAI 的多语言文字转语音模型,可根据短音频克隆声音,也能按描述设计声音,并控制情绪、语速和方言。推理需要它的 GitHub 项目。
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。
IFM · 工具包
3.7B 参数 K2-Horizon 文本模型的 GGUF 文件,提供从 BF16 到 Q4_K_M 的六种精度,用于 llama.cpp 运行。模型有 512K token 的上下文窗口。
IFM · 工具包
作为一个紧凑的开源推理模型,回答数学、编程和科学问题,一次最多能读取 128K 个 token。由 IFM 制作,适合想要数据和代码都公开的小模型的人。
ibnsina-llm · 工具包
一个小型波斯语语言模型,可离线写作、摘要、翻译和聊天,主要用波斯语文本从零训练。可通过 ollama、LM Studio 或 llama.cpp 在笔记本上运行。
ibm-granite · 工具包
为 IBM Granite 模型提供六个 LoRA 适配器,用于在 RAG 流程中改写查询、请求澄清、判断段落、检查可回答性和标记幻觉。适合构建智能体检索的开发者。
ibm-granite · 工具包
把文档页面图像转换成结构化文本,支持公式、版面和关于页面元素的提问,是 IBM Research 的 258M 模型。适合用 Docling 构建文档转换的人。
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。
ibm-granite · 工具包
把 IBM 的 Granite 4.2 3B 文本模型打包成 GGUF 文件,供本地使用。4 位权重估计约 1.8 GB,适合想要采用 Apache 2.0 许可的小型模型的人。
ibm-granite · 工具包
用 IBM 推出的 340M 参数指令模型处理摘要、分类、抽取、问答、RAG、代码任务和工具调用,支持 12 种语言。适合需要紧凑设备端模型的开发者。
IAHispano · 工具包
带浏览器界面的语音转换工具,注重易用和音质,支持插件。适合只转换自己有权使用的音频的艺术家、开发者和研究人员。
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。
HuggingFaceTB · 工具包
同时回答关于视频、图像和文字的问题,用一个 2.2B 模型,视频推理约需 5.2 GB GPU 显存。适合构建设备端视觉助手的开发者。
HuggingFaceH4 · 工具包
作为乐于助人的助手进行对话,由 Mistral-7B 经直接偏好优化调教而成。适合想自己运行小型开源聊天模型的开发者和爱好者。
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。
Hooshaai · 工具包
在 GLUE SST-2 上微调的 DistilBERT 文本分类器,换用压缩的随机投影注意力,把打分计算量减半。适合研究更快注意力的实验模型。
hindsight-ai · 工具包
给每份文档回答查询的程度打分,支持八种语言,输入最长 8,192 个 token,让搜索或记忆系统把最匹配的结果排在前面。适合构建检索功能的开发者。
HiDream-ai · 工具包
用一个 170 亿参数的开源模型从文字提示词生成图像,在模型卡的提示词遵循表格中名列前茅。适合有高性能 GPU 的设计师、营销人员和开发者。
hf-audio · 工具包
一次处理就能转写多说话人的长录音,并加上时间戳和匿名说话人标签,支持 50 多种语言。适合把会议、电话、播客和讲座变成易读文字稿的团队。
hesamation · 工具包
以四种量化大小的 GGUF 文件在你自己的机器上运行推理微调的 Qwen3.6-35B-A3B,训练数据是 Claude Opus 4.6 风格的推理数据。适合想在本地获得逐步推理回答的人。
HeartMuLa · 工具包
根据参考曲目、歌词和风格提示词,或根据旋律与和弦 MIDI,生成翻唱歌曲和音乐混音,输出 WAV 文件。适合在 CUDA 机器上做非商业音乐项目。
harshatheg · 工具包
在 Apple Silicon 上用 MLX 提取结构化字段、路由决策和给文本分类,一次给所有模式字段打分。在 M4 Max 上延迟降低 5.6 到 7.0 倍,JSON 始终有效。
HA-SA-ki · 工具包
提供英文和中文之间同声语音到语音翻译的模型文件,基于 OmniTalker。适合想运行或研究 EMNLP 2026 论文系统的研究者和开发者。
h2oai · 工具包
回答关于文档、工单、政策或对话及其配图的类型化决策问题,并给每个选项一个概率。适合想用小模型来判断记录的团队。
gradium · 工具包
在命令行或本地服务器上把英语文字转成语音,是 Phonon 31M 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合已经在用带 Phonon 支持的 llama.cpp 的开发者。
gordonhu · 工具包
一个 320B 的混合专家智能体模型,只用一个 bash 工具完成较长的终端任务。用 1,170 个环境做强化学习训练,面向研究者,采用非商业许可。
google · 工具包
把 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型做成 4-bit GGUF 文件来运行,能读取文字和图片并用文字回答。适合有消费级显卡或工作站的开发者和爱好者。
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。