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K2-Horizon-7B-GGUF

IFM · 工具包

IFM 的 K2-Horizon-7B 文本模型的量化 GGUF 副本,可在 llama.cpp 中本地运行,从 BF16 到 4 位都有,上下文窗口为 512K 词元。

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granite-4.2-3b

ibm-granite · 工具包

回答前先一步步推理,在 IBM 的紧凑 3B 模型中提供工具调用、代码生成和多语言对话。原生支持 128K 上下文,采用 Apache 2.0 开源。

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SmolLM2-360M-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 3.62 亿参数、在普通硬件上就能运行的指令微调模型回答聊天式问题,也能做改写和摘要。适合想要比 135M 更有余量的小型聊天模型的开发者。

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SmolLM2-135M

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的基础语言模型,根据提示续写英文文本。适合想用微型模型做测试或微调的开发者。

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Carbon-X

HuggingFaceBio · 工具包

在聊天里读取原始 DNA 并用英文回答,判断变异看起来是良性还是致病,适合想在自己 GPU 上运行 DNA 语言模型的研究人员。

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Spark-X2.6-4B-Blender

hotocooo · 工具包

编写 Blender 5.x 的 Python 脚本,生成干净的、以四边形为主的网格,比如道具、家具、产品以及人体和动物的基础网格。这是 Spark-X2.6-4B-Base 的 4B 微调版本,适合用脚本操作 Blender 的人。

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Crystal-31B-RL

hiwaifu-research · 工具包

从 Gemma 4 31B-IT 后训练而来的角色扮演聊天模型,用用户的语言回复,无论是俄语、西班牙语、英语还是葡萄牙语,并一直保持这种语言。可处理图像和文字。

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hs-embed-1

hindsight-ai · 工具包

把文本变成紧凑的向量,用于八种语言的搜索和匹配,输入最长 8,192 个 token。这是为 Hindsight 打造的 112M 小型嵌入模型,可在 CPU 或 GPU 上运行。

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opus-mt-en-zh

Helsinki-NLP · 工具包

把英文翻译成中文,覆盖普通话和其他几种汉语变体,使用一个你自己运行的紧凑 transformer 模型。适合需要本地英译中的开发者和团队。

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Holo4-27B

Hcompany · 工具包

查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用,基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型,采用非商业许可。

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QMA Camera Angles

gribbliest · 工具包

用一个简短的提示词,从新的相机角度重新渲染一张图片,是 Qwen Image 2.1 的编辑 LoRA。适合在 ComfyUI 或 diffusers 里编辑图片的艺术家和开发者。

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Qwen3.8-27B Intel Arc Tuned

Greatjedi · 工具包

提供为 Intel Arc GPU 重新调整的 27B Qwen3.8 GGUF 文件,作者的测试里纯解码约每秒 22 个词元。适合在 Arc 显卡上用 llama.cpp 和 SYCL 的人。

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通过 Arm 的 Compute Flow 朗读英语文本,由 31M 的文字转语音模型打包而成,适用于标准的 pocket-tts 模块。适合使用 Compute Flow、想要小型语音的开发者。

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在 CPU 上用 31M 的文字转语音模型朗读英语文本,提供 GGUF 格式,供 audio.cpp 运行时使用。适合想要小型本地语音模型的开发者。

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Shard-Reward

Glint-Research · 工具包

给一个提示词的回复打一个分数,方便你按提示词给候选回答排序。这是 49.4M 的奖励模型,用 282,062 条偏好对比训练,适合筛选或比较模型输出的人。

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Qwen3-Reranker-0.6B-Q8_0-GGUF

ggml-org · 工具包

按与查询的相关度给段落排序,是 Qwen3 0.6B 重排序模型的 8-bit GGUF 副本,用 llama.cpp 制作。适合想要小型本地重排序模型来做搜索的开发者。

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Laya-GGUF

ggml-org · 工具包

一个 4.21 亿参数的小型决策模型,GGUF 格式,在本地提供服务,通过 systemone API 调用。适合使用 llama.cpp 工具、想要紧凑分类器的开发者。

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Kev-4B

ggml-org · 工具包

通过 llama 服务的 /v1/systemone API 做决策,来自一个 4.2B 模型的 GGUF 副本。适合想要小型本地决策模型的开发者。

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gemma-4-E4B-it-GGUF

ggml-org · 工具包

Google gemma-4-E4B-it 的 GGUF 格式副本,可以用 Llama 应用或 llama serve 命令在你自己的电脑上运行,适合想在本地运行 Gemma 的人。

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gemma-4-12B-it GGUF

ggml-org · 工具包

通过 Llama 应用或 llama 命令,在你自己的电脑上运行 Google 的 gemma-4-12B-it,文件是 ggml-org 自动转换的 GGUF。适合在本地运行模型的人。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GGUF

ggml-org · 工具包

DeepSeek 的 748B 模型 V4.1 Flash 1017 的 GGUF 文件,由 ggml-org 转换并附带处理图片的视觉文件,适合有大内存机器、通过 llama.cpp 工具运行模型的人。

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LeVJEPA 1.5 Large

galilai-group · 工具包

把视频片段和单张图片编码成特征向量,用约 5,300 小时视频做自监督训练。这是面向研究者的视频编码器,采用非商业许可。

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bekko-static-v1-slim-100k

flowercomputers · 工具包

用静态嵌入模型把文本变成 1024 维向量,词表精简到 25 种语言。不用 Transformer,就能快速做句子相似度和检索,可用 Python 或 Rust。

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POCKET-35B-GGUF

FINAL-Bench · 工具包

用 llama.cpp 从 GGUF 文件在你自己的电脑上运行针对韩语调优的 35B 模型,有纯 CPU 路径,不需要 GPU。适合想在本地使用语言模型的人。

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Phonon-2.5 English

FermionResearch · 工具包

把英语语音转成文字,下载只有 157.6 MB,可在 Apple silicon、Linux 和 Windows 的 CPU 上运行,不需要 GPU。适合做听写、字幕、合规或搜索的团队。

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GLiNER2.5 Multi

fastino · 工具包

用一个多语言模型从文本中提取实体、标签、结构化记录和关系。这是 fastino 的 287M 参数提取器,可在 CPU、CUDA 或 MPS 上本地运行,适合构建文本流水线的开发者。

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AuraSR-v2

fal · 工具包

用基于 GAN 的超分辨率模型把生成的图片放大四倍。由 fal 制作,适合想把生成图片放大的人。

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V-JEPA 2

facebook · 工具包

把视频和图片转成嵌入向量,用于视频分类、检索,或作为视觉语言模型的视频编码器。由 Meta 的 FAIR 打造,适合处理视频的开发者和研究人员。

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NLLB-200 3.3B

facebook · 工具包

在 200 种语言之间翻译单个句子,重点关注低资源语言。这是 facebook 发布的研究模型,面向机器翻译研究者,不用于生产环境或认证翻译。

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MedErtas v0.1 31B LS

ErtasAI · 工具包

在 vLLM 和 NVIDIA Blackwell GPU 上运行面向医疗领域的语言模型,它是压缩后的 Gemma 4 31B。适合需要在考题、编码和答案核查任务上又快又省的医疗 AI 产品。

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balbal-v2e-zellige

erayyapagci · 工具包

在普通 CPU 上把摩洛哥达里贝语语音转成阿拉伯文字,并给出每个词的时间戳。这是面向研究者和开发者的实验性预览,采用非商业许可。

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KVARK Sparkle 1.1 27B GGUF

Egzakta · 工具包

用多种大小的 GGUF 文件运行 27B 的 KVARK Sparkle 1.1 模型,可选图像输入和推测解码。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。

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KVARK Sparkle 1.1 (27B)

Egzakta · 工具包

一个专门做文档工作的 27B 模型:它会搜索文档库,根据找到的内容回答,找不到答案时会明说,适合做文档和搜索智能体的开发者。

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Kvark-Sparkle-1.0-27B-GGUF

Egzakta · 工具包

KVARK Sparkle 1.0 这个 27B 视觉语言模型的 GGUF 文件,适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio,保留了推测解码头。适合在本地运行大模型的人。

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bert-base-NER

dslim · 工具包

在英语文本中找出并标注人名、机构名、地名和其他名称。这是用于命名实体识别的微调 BERT 模型,通过 Transformers 流水线使用。

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一个 1B 的绘画模型,根据中文提示词预测可编辑的矩形、椭圆等图元,而不是像素。这是给 Windows 原生 Primitive Painter 应用用的权重,不适用于 Transformers。

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把反编译器的输出改写成可读的 C 源码,带有有意义的名称和正确的类型。这是在未优化二进制上训练的 Qwen3.5-4B 微调模型,适合安全研究者和逆向工程师。

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Qwenputer-npu

divagr1925 · 工具包

一个把小型 RISC-V 计算机内置在权重里的 Qwen3.5-4B 模型,用于精确算术和运行一个微型故事模型。这是给研究 transformer 内部程序的研究者做的实验。

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Qwen3.5-4B Qwenputer Filesystem

divagr1925 · 工具包

一个实验性的 Qwen3.5-4B,把 RISC-V CPU 和一个小型文件系统编译进了权重,所以它不用外部工具就能跨会话记住事实。检查点能放进 24 GB 的 GPU。

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DistilBERT base uncased

distilbert · 工具包

从 BERT base 蒸馏出来的小而快的英文语言模型,有 67M 参数。能填补被遮住的词,主要用来针对分类、标注和问答进行微调。

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DeepSeek-V4-Pro

deepseek-ai · 工具包

用一个 1.6T 参数的混合专家模型生成文字,每个令牌激活 49B,最多可读入一百万个令牌。这是 DeepSeek 的预览版,适合能放下约 1,599 GB 权重的团队。

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DeepSeek-V3.2

deepseek-ai · 工具包

DeepSeek 的 685B 开源推理模型,用稀疏注意力处理长上下文,聊天模板让它能一边思考一边调用工具。适合运行大模型和构建智能体的团队。

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Hydrogen-1.0 NVFP4

deep-principle · 工具包

Hydrogen-1.0 的 4-bit NVFP4 版本,这是 Deep Principle 的 381B 科学与研究助手模型,基于 GLM-5.3。需要多 GPU 的 NVIDIA Blackwell 服务器,上下文为 1M 词元。

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Hydrogen-1.0-MXFP4

deep-principle · 工具包

Deep Principle 的 384B 科学助手 Hydrogen-1.0 的 MXFP4 量化版本,面向 AMD Instinct 硬件。适合想用文本模型处理科学问题和研究规划的实验室。

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DavidAU 制作的 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有 27 种推理模式、27 种指令模式和 15 个可在提示词里切换的 AI 角色。适合有大显卡或大内存的人。

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回答问题并读取图像,思考过程短得多。这是 DavidAU 对 27B 的 Qwen 3.8 的调优版 GGUF,目标是在保持准确度的同时减少推理 token,适合在本地运行模型的人。

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指导你为本地语言模型调节采样器和参数,并给出在 LM Studio、SillyTavern、Ollama 和 Koboldcpp 里设置系统提示词、推理模型和专家数量的步骤。

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Qwen3.8-27B-AWQ-INT4

cyankiwi · 工具包

cyankiwi 制作的 Qwen3.8-27B 4-bit AWQ 量化版本,一个带思考控制的 27B 视觉语言模型。权重为 21.02 GB,可在 Transformers、vLLM 或 SGLang 中加载。

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cua-s1-forms

cua-ai · 工具包

为 GUI 表单的每个元素给出可能动作的评分,例如填写、勾选、点击或跳过,并返回每个选项的概率。这是一个很小的模型,适合开发表单填写智能体的开发者。

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CLM-v0.1-8B

Contrastive-LM · 工具包

为给定的状态,给候选答案、动作或工具名各打一个概率,而不是写文字。这是建在冻结的 Qwen3-8B 编码器上的快速决策模型,适合智能体和分流工具的构建者。

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FLUX.1-schnell for ComfyUI

Comfy-Org · 工具包

为 ComfyUI 重新打包的 FLUX.1-schnell 检查点,把文字提示词变成图像,带有一个运行更快、占用内存更少的 FP8 文件。适合 ComfyUI 用户。

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BiRefNet

Comfy-Org · 工具包

Comfy-Org 重新打包的抠背景模型文件,可以在 ComfyUI 里加载。它生成一个遮罩,把主体和背景分开。适合在图像里抠出主体的 ComfyUI 用户。

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cbx-indic-pii-extractor-17M

CobuildX-AI · 工具包

在印度语言和印度英语文本中找出姓名、电话号码、Aadhaar 和 PAN 等个人信息,并返回每个值的位置。这是一个 16.7M 参数、能在 CPU 上运行的模型。

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Qwen3.8-27B 的 17.1 GB 混合精度 GGUF,保留了多词元预测层,为 24 GB GPU 上的 256K 上下文和视觉功能调优。适合在 llama.cpp 里本地运行大模型的人。

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Qwen3.6-35B-A3B MTP GGUF

byteshape · 工具包

用带多词元预测的 GGUF 量化版本运行 Qwen3.6-35B-A3B,在 llama.cpp 里让 GPU 解码更快。由 ByteShape 制作,适合在显卡上运行本地模型的人。

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Nimble-v4-max

bespokelabs · 工具包

传入上下文和带类型的问题(选择题、是非题或有序评分),为每个答案选项给出概率。这是 Qwen3.8-27B 的微调版本,适合构建分类器和决策步骤的开发者。

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Bespoke-Nimble-9B

bespokelabs · 工具包

用 Qwen3.5-9B 上的 LoRA 适配器,根据一段文字给是非题、选择题和评分等级打分。适合需要返回概率而不是自由文本的分类器的开发者。

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Hy-Nomas x LTX-2.5 Audio Workflows

BennyDaBall · 工具包

两个 ComfyUI 工作流,用标准的 LTX-2.5 蒸馏模型为无声的 Hy-Nomas 视频世界或任意视频片段配上音轨,画面保持不变。

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NorthCUA-Nano

beipo-ai · 工具包

用基于 Qwen3.5 的 9B 稠密电脑操作模型,通过截图操作桌面和浏览器应用。适合用官方 NorthCUA 运行框架构建电脑操作智能体的开发者。

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

bartowski · 工具包

Meta Llama 3.1 8B Instruct 的量化 GGUF 文件,用于本地聊天,例如 Q4_K_M 为 4.92 GB,Q8_0 为 8.54 GB。由 bartowski 用重要性矩阵制作。涵盖 8 种语言,可在 LM Studio 中运行。

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Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 用重要性矩阵为 Meta 的 Llama-3.2-3B-Instruct 制作的 GGUF 量化版本,大小约从 1.8 GB 到 6.4 GB。适合用 llama.cpp 或 LM Studio 在本地运行小型聊天模型。

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KAT-Coder-V2.5-Dev GGUF

bartowski · 工具包

Kwaipilot 的 KAT-Coder-V2.5-Dev 的 imatrix GGUF 量化版本,这是一个 34.7B 文本模型,4 位文件约 19 GB 起。适合在本地运行名字里带 Coder 的大模型的人。

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bge-small-zh-v1.5

BAAI · 工具包

把中文文本变成稠密向量,用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型,MIT 许可证,F32 下约 96 MB。

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safetensored-upscalers

AshtakaOOf · 工具包

把图像放大模型和少量其他图像到图像模型收集在一个仓库里,以 safetensors 文件提供,由旧的 pickle 文件转换而来。适合在自己电脑上运行放大模型的人。

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whisperkit-coreml

argmaxinc · 工具包

收录 WhisperKit 使用的 Core ML 语音识别模型,在 Apple Silicon 上无需服务器就能把音频转成文字。适合想让转写留在设备上的 Apple 应用开发者。

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Ling-3.1-flash-DSpark

AQ-MedAI · 工具包

一个小型草稿模型,通过 SGLang 里的推测解码加速 Ling-3.1-Flash,每次草拟 5 个或 7 个 token。适合在 NVIDIA GPU 上部署 Ling-3.1-Flash 的团队。

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MOSS Sharpness Slider

aoleg · 工具包

MOSS-Image 模型的滑块式 LoRA,只靠强度就能让图片更锐利或更柔和,不需要触发词。适合想修复 MOSS Base 模糊问题的图像创作者。

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为 Mac 用户提供 DeepSeek V4.1 Flash 经过校准的 2 位和 4 位 GGUF 文件,另有单独的视觉编码器,供 DwarfStar 的 Metal 引擎配合 SSD 流式加载使用。与其他 DeepSeek 权重不通用。

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stationhouse

alxcspr · 工具包

存放 Marin-32B 的稀疏自编码器检查点、日志和特征普查文件,其中每一层都有宽度为 65536 的 TopK SAE,共 64 层。这是用于可解释性研究的档案库。

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Molmo2-4B

allenai · 工具包

回答关于图片、视频和多张图片的问题,还能指出它找到的内容。这是 Ai2 的开源视觉语言模型,适合自己运行模型的开发者和研究者。

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GigaAM-v3

ai-sage · 工具包

把俄语语音转成文字,有能加标点并规范文本的变体,基于约 230M 参数的 Conformer。适合转录俄语音频(如通话)的开发者和团队。

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Signal 3.8 27B

agentionai · 工具包

比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接,使用更少的回答和思考 token,因此回复结束得更早。这是一次轻量微调,可以直接用在与基础模型相同的工具里。

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ACE-Step 1.5 XL Turbo

ACE-Step · 工具包

用 4B 参数的扩散模型只需 8 步就能生成音乐和其他音频,通过 Gradio 界面在本地运行。适合有 12 GB 以上显存 GPU 的创作者和开发者。

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Smaug Humanizer

abacusai · 工具包

把 AI 写的文本改写成人类口吻,同时保留事实、数字、名称和排版。这是 Abacus.AI 基于 Gemma 4 微调的 12B 模型,适合写作者和编辑。

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Jocasta-diff-VLA

RobotLearningLab · 工具包

把 Dream-VLA-7B 适配到 robosuite 中八类模拟 Panda 机械臂任务的机器人控制策略,使用 Flow Matching 动作头。适合有 CUDA GPU 的机器人研究者。

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ZONOS2

Zyphra · 工具包

把文字转成 30 多种语言的自然语音,能根据样本克隆声音,采用混合专家模型以实现低延迟。可以在带 NVIDIA GPU 的 Linux 机器上本地运行。

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G4-LuneLight-31B

zerofata · 工具包

提供一个 31.3B 参数的语言模型,基于 ReadyArt 的 gemma-4-31B-it-scotoma-2,适合在自己硬件上运行模型的人。这里的模型卡文字没有说明它的用途。

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GLM-5.3-Flash-BF16

zai-org · 工具包

一个 320B 参数、激活 18B 的多模态模型,能读文字和图像,思考预算可调,用混合注意力设计处理长上下文。适合有像样 GPU 基础设施的团队。

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GLM-5.2

zai-org · 工具包

zai-org 推出的 753B 参数开放文本模型,适合编程和智能体这类长链条多步工作,有 1M 词元上下文,采用 MIT 许可证。适合拥有大型 GPU 集群的团队。

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Forge-1-Gemma-4-E2B

YoSaNoo · 工具包

一个从 Google 的 gemma-4-E2B 微调而来的小型文本模型,偏向写代码,以 GGUF 文件发布,可在 Ollama、LM Studio、Unsloth 或 Jan 中在自己的笔记本上运行。

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Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

xtools-at · 工具包

用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型,可编写和解释代码,也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。

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Spark-X2.6-1.7B-DSpark-GGUF

XHToken · 工具包

一个小型草稿模型,通过推测解码加速 Spark-X2.6-1.7B,每步最多猜 7 个 token。适合在支持它的 llama.cpp 构建上本地运行该模型的人。

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Wan2.1-VACE-1.3B

Wan-AI · 工具包

用 Wan2.1 的 VACE 模型根据提示词、静态图片或已有片段制作和编辑视频,视频里还能出现中英文文字。适合有消费级 GPU 的视频创作者和开发者。

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TripoSplat

VAST-AI · 工具包

把单张 2D 图片变成数量可变的 3D 高斯,用于资产创作、AR 和 VR、游戏和仿真。VAST-AI 出品,适合 3D 创作者和开发者。

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Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF

unsloth · 工具包

在笔记本上聊天、总结和回答文字问题,是 Unsloth 提供的 Meta 小型 Llama 3.2 1B Instruct 的 GGUF 副本,精度从 16 比特到 2 比特。适合开发者和学习者。

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GLM-4-9B-0414-GGUF

unsloth · 工具包

用 9.4B 的 GLM-4-9B-0414 模型的 GGUF 文件生成中文和英文文本,适合想在自己电脑上运行 GLM 模型的人。

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gemma-4-E2B-it-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Google DeepMind Gemma 4 E2B 指令微调模型的 GGUF 文件,接收文本和图像并输出文本,上下文为 128K。适合在笔记本和小型机器上本地运行模型的人。

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gemma-3-4b-it-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的电脑上回答关于文字和图片的问题,是 Unsloth 打包的 Google Gemma 3 4B 指令模型的 GGUF 副本。适合想用小型本地模型的开发者和用户。

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khammoon

typhoon-ai · 工具包

把泰语文本切分成语素,也就是仍有意义的最小单位,使用只有 4 MB、能在 CPU 上运行的模型,适合泰语语言研究者和开发者。

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RubatoCodec

third-intelligence · 工具包

把语音压缩成固定数量、长度可变的事件及其时长,并在流式解码时还原。这是面向搭建英语、日语和中文流式文字转语音的神经语音编解码器。

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Inkling-Small-NVFP4

thinkingmachines · 工具包

Inkling-Small 的 NVFP4 版本,一个多模态混合专家模型,接收文本、图像和音频并输出文本。适合构建智能体、编程助手和其他 AI 应用的开发者。

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借助 MOSS-Image-SFT 把平涂色块的区域图重绘成新图片,保留区域形状,由提示词决定每个区域变成什么。适合使用 ComfyUI 的图像创作者。

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MOSS-Image Normal Control LoRA

thedeoxen · 工具包

为 MOSS-Image-SFT 在 ComfyUI 里提供法线控制的 LoRA,根据彩色法线图保持物体的形状和体积,由提示词改变材质和场景,适合给形体重新贴材质和重新打光的人。

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Hy-MT2-30B-A3B

tencent · 工具包

腾讯推出的 30B 混合专家翻译模型,支持 33 种语言互译,并能遵循翻译指令。适合要在自己 GPU 上做大批量机器翻译的团队。

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MNN-Pocket-0.3B-MNN

taobao-mnn · 工具包

通过 MNN 运行时在手机和边缘设备上运行 0.3B 的中英文对话模型,是约 173 MB 的 4 比特版本。适合给移动应用加入设备端助手的开发者。

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MNN-Pocket-0.3B-Dec

taobao-mnn · 工具包

读取一段文字状态和你的问题,在一次计算里为每个问题从你给的选项中选出答案,并给出各候选项的概率。这是面向开发者的决策模型,不是聊天模型。

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sd-vae-ft-mse-original

stabilityai · 工具包

这个模型用一个经过微调的解码器替换 Stable Diffusion 里的自动编码器,让重建的图像更平滑,尤其是人脸。适合运行原版 CompVis Stable Diffusion 代码、想让解码图像更好的人。

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UltraGliClass v0.1

Srimon12 · 工具包

154M 参数的零样本文本分类器,一次推理就为你传入的每个标签打分,适用于单标签、多标签和意图任务,也能处理长输入。适合需要在 Python 里快速给文本打标签的开发者。

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Mica-v0.5-4B

sky7350 · 工具包

基于 Qwen3.5-4B 的 4B 分类模型,读取输入后为每个允许的答案给出概率,适用于护栏、路由、分流和智能体闸门。适合想在不用大模型的情况下做是非或标签判断的开发者。

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