ACE-Step 1.5 XL SFT
ACE-Step · 工具包
用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。
ACE-Step · 工具包
用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。
alibaba · 工具包
用 AI 智能体审查 Git 改动:它会读取文件、搜索代码库,再写出对应到具体行的审查意见。适合想在命令行里自动做代码审查的开发者。
tarteel-ai · 工具包
用微调过的 Whisper base 模型把阿拉伯语语音转成文字,在它的评估集上词错误率达到 5.7544。适合构建阿拉伯语语音功能的开发者。
jhu-clsp · 工具包
能读取并编码 1,800 多种语言的文本,用于分类、嵌入、检索和完形填空任务。适合要微调多语言编码器的开发者和研究者。
fastino · 工具包
用同一个模式从英文文本中抽取实体、关系和结构化记录,并给文本分类,在本地的 CPU、CUDA 或 MPS 上运行。适合构建文本抽取流程的开发者。
zhifeixie · 工具包
转写来自嘈杂、有回声、削波或重叠的录音里的英文和中文语音,并把干净的音频交给基础模型。适合处理困难音频的团队。
XHToken · 工具包
一个紧凑的 1.7B 语言模型,面向设备端使用,支持英文和中文,在编程、智能体任务和长上下文上有提升,并有三档可调的思考级别。适合在本地运行模型的开发者。
vennify · 工具包
用在 JFLEG 数据集上训练的 T5 模型改写英文文本,减少语法错误。由 vennify 制作,适合想在 Python 里加入语法修正步骤的写作者、学生和开发者。
SWivid · 工具包
用 F5-TTS 流匹配模型把文字转成语音,提供 F5-TTS 和 E2 TTS 的基础检查点。适合在非商业许可下工作的开发者和研究人员。
stephenlb · 工具包
基于 Gemma 4 12B 加一个小型决策头,针对一段文字回答是非题、选择题和评分题,并给出每个答案的概率。适合给应用加入快速分类的开发者。
SparkAudio · 工具包
用基于 Qwen2.5 的模型把文字念成中文和英文语音,支持零样本声音克隆,也能按性别、音高和语速创建虚拟声音。适合做语音的开发者和研究人员。
Shockem · 工具包
缩短 Qwen3.8-27B 在编程任务上的推理长度,让答案更快出来,以一个小型 LoRA 适配器的形式提供。适合在自己硬件上运行基础模型的人。
Qwen · 工具包
作为 7.6B 的基础语言模型来补全和生成代码,开发者可以运行它、微调它,或用于代码中间填充任务。适合制作编程工具的人。
Qwen · 工具包
Qwen2.5 里最小的基础模型,约 4.94 亿参数,上下文 32,768 个词元,用来在你自己的数据上继续训练。适合想在微型语言模型上搭建的开发者。
protectai · 工具包
识别企图劫持语言模型的英文文本,把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。
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。
neuralmind · 工具包
一个用巴西葡萄牙语预训练的 BERT 模型,能补全被遮住的词,也能生成文本嵌入。适合处理葡萄牙语文本的 NLP 开发者和研究人员。
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。
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。
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。
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。
lodestones · 工具包
用基于 FLUX.1-schnell 的 8.9B 开放基础模型把文字提示词变成图片,是为想微调自己图像模型的艺术家和开发者准备的起点。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 3.62 亿参数、训练了 4 万亿词元、轻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。适合想用小型基础模型做测试或微调的开发者。
alibaba-pai · 工具包
用 Canny、Depth、Pose 或 MLSD 等控制条件,或用轨迹,来引导生成的视频。适合在 videox_fun 库里使用 5B Wan2.2 基础模型的视频创作者和研究者。
Accio-Lab · 工具包
Accio-Lab 推出的开放 35B 图文模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,提供 BF16、GGUF、FP8、NVFP4 和 MLX 格式。适合部署大模型的团队。
taobao-mnn · 工具包
约 300M 参数的预训练基础语言模型,支持中文和英文,与 MNN 推理引擎一起设计,面向设备端使用,可作为继续训练或微调的起点。
RicemanT · 工具包
这个模型根据 booru 风格的标签提示词生成插画,是 MageFlow 4B 图像模型的 2.8B 参数微调版。适合使用 ComfyUI、想用标签生成插画的爱好者和研究人员。
Qwen · 工具包
作为 1.7B 的基础语言模型来续写文本和代码,预训练覆盖 119 种语言。适合想用小模型做微调或测试的开发者。
NeoQuasar · 工具包
把 K 线价格数据转换成离散词元,供 Kronos 预测模型读取。适合用 Python 做金融市场预测的人。
meituan-longcat · 工具包
面向长链条智能体任务的多模态混合专家模型,用于代码库开发、完整项目构建和创意设计,此为压缩的 W4A4 版本。适合拥有大型 GPU 算力的团队。
ironbcc · 工具包
基于 Qwen3.5-9B 的 9B 决策模型。你给它一个情境、一个问题和若干选项,它一次计算就返回每个选项的可能性,不生成任何文字。
IFM · 工具包
给 IFM 的 K2-Horizon-7B 语言模型加上扩散通路的 LoRA 适配器,用于研究更快的文本生成。它只包含适配器,不含基础权重。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
ruchangyao · 工具包
一步扩散模型,把低质量视频变成更高分辨率的清晰视频,有速度更快的 Turbo 版和画质更好的 Base 版。适合有高性能 GPU 的视频剪辑者和视觉研究者。
ReadyArt · 工具包
这个模型是 ReadyArt 从自家 gemma-4-31B-it-scotoma-2 打包出来的 GGUF 版本,参数量 30.7B,可在本地运行。适合想以 GGUF 形式使用这个模型的人。
Qwen · 工具包
这是一个只做过预训练的视觉语言基础模型,用于微调和上下文学习实验,不用于直接聊天。适合想用小型 Qwen3.5 作起点并用 LoRA 适配的开发者。
osunlp · 工具包
把文本接着往下写,是带注意力残差的小型预训练循环 Transformer。这是基础模型,适合想在其上继续做中期训练或后训练的研究人员。
molbal · 工具包
Kromoss 的 GGUF 量化副本,Kromoss 是基于 MOSS-Image-Base 微调的 1024 像素文生图模型,用于 ComfyUI。适合想在显存有限的 GPU 上生成图像的画师。
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的小型视觉模型,通过更换文字提示词来做图像描述、目标检测和分割。适合需要用一个模型完成多种图像任务的开发者和研究者。
lerobot · 工具包
一个机器人控制模型,读取摄像头图像、机器人状态和可选的指令,输出连续动作。它是基础检查点,适合用自己的机器人数据做微调的研究者。
Kerstal · 工具包
Krea 2 模型文件的第三方副本,基于 Krea-2-Turbo,附有 Krea 2 社区许可证的摘要。模型卡没有描述这个模型的任务。
BlinkDL · 工具包
纯 RNN 的文本生成基础模型,用于聊天、推理和工具调用,可作为后训练和微调的起点。支持八种语言,适合开发者和研究人员。
black-forest-labs · 工具包
用开放的 4B 基础模型,根据文字提示和参考图生成并编辑图像,适合在一张消费级显卡上做微调、LoRA 训练和自定义流程。
XHToken · 工具包
一个 4.1B 的语言模型,面向设备端使用,针对编码、智能体任务、长上下文和推理做了调优,支持英文和中文,并有三档思考级别。适合本地运行模型的开发者。
google-bert · 工具包
补全被遮蔽的英语词并提取文本特征。这是 Google 的不区分大小写的 BERT 基础模型,用于微调后做分类、标注和问答。
Sakil · 工具包
在 Gradio 页面里用 wav2vec2 base 模型把英语语音转成文字,带有四段示例对白音频。适合学生、开发者,以及需要快速文字稿的人。
kingfisher · 工具包
在 Streamlit 页面里用 dslim/bert-base-NER 模型找出文本中的命名实体。适合想在自己的句子上看实体识别效果的学生和开发者。
keras-io · 工具包
在 Gradio 页面里展示一个用 TensorFlow 搭建的森林分类器,示例由 Khalid Salama 编写,Tannia Dubon 改编。适合想试用它的学生和开发者。
keras-io · 工具包
在 Gradio 页面里用在 ImageNette 上训练的、带注意力聚合的 CNN,显示图像分类器决定背后的注意力图,适合机器学习学习者和研究人员。
HamidRezaAttar · 工具包
在 Streamlit 页面里用基于 GPT-2 的模型撰写商品描述,适合想要文案草稿的卖家,也适合想看小型文本生成演示的开发者。
ragentile · 工具包
用强化学习调优的模型,用于编写并加速 GPU 内核,基于 Qwen 底座,用编译、正确性和计时反馈训练。适合做 GPU 性能工作的开发者。
NeoQuasar · 工具包
一个 102M 参数的金融蜡烛图(K 线)数据模型,可预测价格序列和波动率,也能生成合成数据。它属于 NeoQuasar 的 Kronos 系列,在来自 45 多个交易所的记录上训练。
jaredpalmer · 工具包
读取一份文档和带类型的问题,一次计算就为每个答案选项返回校准过的概率,不生成文字。这是基于 Qwen3.5-4B 的决策模型,适合需要给文档分流、分诊或检查的开发者。
dglhf · 工具包
帮助完成智能体式编码,包含两个在 PostgreSQL 引擎任务上训练的模型。Slonik-27B 和 Slonik-9B 来自 Postgres Professional,适合从事数据库代码和编码智能体的开发者。
cagliostrolab · 工具包
根据标签式文字提示词生成动漫风格图片,是在大型动漫数据集上重新训练的 Stable Diffusion XL 微调模型。适合使用 diffusers、ComfyUI 或 Stable Diffusion WebUI 的画师和开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen3-0.6B-Base,这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型,用 119 种语言训练,上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。
osunlp · 工具包
osunlp 推出的开放 1.2B 基础语言模型,是带注意力残差的循环 Transformer,附带一次 500B token 训练的检查点。适用于文本补全和进一步训练。
MineAITechnology · 工具包
用一个从零训练的 57.8M 小型嵌入模型,给两段简短英文在含义上的接近程度打分,是一项早期实验,适合研究或对比嵌入训练的人,不适合用于生产搜索。
lodestones · 工具包
对 MOSS-Image-Base 的一个仍在进行中的蒸馏,8 步、无需引导即可出图,以 LoRA 和数据空间采样器的形式提供。适合试验快速文生图采样的人。
unsloth · 工具包
把文字变成 768 维向量,用于设备端的搜索、检索和聚类。基础模型还支持图像、视频和音频。由 Unsloth 打包成 GGUF。
TinyLlama · 工具包
以小型 1.1B 语言模型的身份用纯文本聊天,运行时占用内存很少。适合想要基于 Llama 风格基础模型的紧凑聊天模型的开发者和研究人员。
7err4 · 工具包
在 ComfyUI 中,为 MOSS-Image Base 提供的 LoRA,凭一张参考图在新场景里画出同一个角色,无需为每个角色单独训练。适合动漫和插画角色,支持单张图片和漫画页。
Tongyi-MAI · 工具包
根据文字描述生成图片,拥有 6.2B 参数,是 Z-Image 系列完整的未蒸馏基础模型。适合想要精细控制结果的创作者、研究人员和开发者。
GooHAI · 工具包
为 Qwen-Image-2.1 增加两个图像编辑 LoRA,一个修正像素偏移,一个移除遮罩区域。适合用该基础模型编辑图像的人。
baselabs · 工具包
一次性回答关于某个情境的一组问题,并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 9B 决策模型,由 Qwen3.5-9B 调整而来。
akhaliq · 工具包
一个非官方的社区 LoRA,在 MOSS-Image-SFT 之上根据文字指令编辑图片,用于 ComfyUI。适合想试用开放的指令式图像编辑的图像创作者。
Qwen · 工具包
最小的 Qwen3 对话模型,基于 Qwen3-0.6B-Base 构建。它能在思考模式和更快的普通模式之间切换,支持 100 多种语言和 32,768 token 的上下文,在普通硬件上也能运行。
openai-community · 工具包
用最小的 GPT-2 模型根据提示词生成英文文本,它经过预训练,学习预测下一个词。适合想运行或微调小型基础模型的学习者、研究人员和开发者。
Qwen · 工具包
为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型,用于微调和实验,而不是直接聊天。能处理文本和图像。
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。
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。
Qwen · 工具包
读取图片和文字并用文字回复,来自 Qwen 的 873M 小模型。适合想用轻量多模态基础模型做原型或微调的开发者和研究者。
baselabs · 工具包
一次性回答关于某个情境的一组问题,并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 27B 决策模型,由 Qwen3.5-27B 调整而来。